Розроблення моделі синхронізації роботи колаборативних роботів-маніпуляторів у HRC-сценаріях
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2026.2.214Ключові слова:
колаборативні роботизовані маніпулятори, синхронізація руху, сценарії взаємодії людини і робота (HRC), децентралізоване керування, алгоритм консенсусу, потенціальні поля безпеки, псевдообернена матриця Якобі, Індустрія 5.0.Анотація
У статті розглянуто задачу синхронізації роботи групи колаборативних роботів-маніпуляторів у спільному робочому просторі з людиною в умовах сучасних вимог людиноцентричного виробництва та концепції Індустрії 5.0. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення узгодженого руху декількох роботів за одночасного дотримання жорстких безпекових обмежень у HRC-сценаріях, де традиційні централізовані підходи не гарантують достатньої надійності та масштабованості. Метою роботи є розроблення математичної моделі синхронізованого керування колаборативними маніпуляторами з урахуванням взаємної узгодженості, відстеження спільної траєкторії та активного уникнення небезпечних зближень із людиною та між роботами. Предметом дослідження є децентралізовані закони синхронізації у просторі задачі з проєкцією в суглобовий простір та використанням потенціальних полів безпеки. У роботі застосовано методи математичного моделювання динаміки маніпуляторів на основі рівнянь Ейлера–Лагранжа, методи консенсусного керування, псевдоінверсії матриці Якобі, чисельні методи інтегрування Рунге–Кутти четвертого порядку та методи аналізу безпекових метрик. Завданнями дослідження є формалізація законів консенсусного керування у просторі задачі, інтеграція потенціальних полів безпеки та чисельна валідація моделі для групи маніпуляторів у спільному робочому просторі. Результати моделювання для групи з трьох дволанкових планарних маніпуляторів показали формування узгоджених траєкторій зі зменшенням характерних коливань та стабілізацією динаміки, однак середня похибка відстеження спільної траєкторії залишається на рівні 0.38–0.40 м. Аналіз мінімальних дистанцій робот–робот і робот–людина підтвердив ефективність потенціальних бар’єрів у сталому режимі, проте виявив небезпечні провали на перехідних ділянках. Зроблено висновок, що запропонована модель забезпечує стабільну синхронізацію та базовий рівень безпеки, але для гарантованого дотримання зазорів у всьому часовому інтервалі доцільно перейти до жорстких бар’єрних обмежень типу CBF та задачно-пріоритетних схем керування.Завантаження
Посилання
References
Mourtzis, D. (2023), "The Metaverse in Industry 5.0: A human-centric approach towards personalized value creation", Encyclopedia, Vol. 3, No. 3, pp. 1105–1120. DOI: https://doi.org/10.3390/encyclopedia3030080
Goh, C.S. and Chong, H.Y. (2023), "Opportunities in the sustainable built environment: Perspectives on human-centric approaches", Energies, Vol. 16, No. 3, Article 1301. DOI: https://doi.org/10.3390/en16031301
Lyashenko, V., Tahseen, A.J.A., Yevsieiev, V. and Maksymova, S. (2023), "Automated Monitoring and Visualization System in Production", International Research Journal of Multidisciplinary Technovation, Vol. 5, No. 6, pp. 09–18. DOI: https://doi.org/10.54392/irjmt2362
Borboni, A., Reddy, K.V.V., Elamvazuthi, I., Al-Quraishi, M.S., Natarajan, E. and Azhar Ali, S.S. (2023), "The expanding role of artificial intelligence in collaborative robots for industrial applications: A systematic review of recent works", Machines, Vol. 11, No. 1, Article 111. DOI: https://doi.org/10.3390/machines11010111
Hameed, A., Ordys, A., Możaryn, J. and Sibilska-Mroziewicz, A. (2023), "Control system design and methods for collaborative robots", Applied Sciences, Vol. 13, No. 1, Article 675. DOI: https://doi.org/10.3390/app13010675
Bortnikova, V., Yevsieiev, V., Beskorovainyi, V., Nevliudov, I., Botsman, I. and Maksymova, S. (2019), "Structural parameters influence on a soft robotic manipulator finger bend angle simulation", In: 2019 IEEE 15th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM), IEEE, pp. 35–38. DOI: https://doi.org/10.1109/CADSM.2019.8779300
Keshvarparast, A., Battini, D., Battaia, O. and Pirayesh, A. (2024), "Collaborative robots in manufacturing and assembly systems: Literature review and future research agenda", Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 35, No. 5, pp. 2065–2118. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-023-02137-w
Khan, Q.W., Khan, A.N., Rizwan, A., Ahmad, R., Khan, S. and Kim, D.H. (2023), "Decentralized machine learning training: A survey on synchronization, consolidation, and topologies", IEEE Access, Vol. 11, pp. 68031–68050. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3284976
Miao, X., Shi, Y., Yang, Z., Cui, B. and Jia, Z. (2023), "Sdpipe: A semi-decentralized framework for heterogeneity-aware pipeline-parallel training", Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 16, No. 9, pp. 2354–2363. DOI: https://doi.org/10.14778/3598581.3598604
Semeraro, F., Griffiths, A. and Cangelosi, A. (2023), "Human–robot collaboration and machine learning: A systematic review of recent research", Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 79, Article 102432. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102432
Li, W., Hu, Y., Zhou, Y. and Pham, D.T. (2024), "Safe human–robot collaboration for industrial settings: A survey", Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 35, No. 5, pp. 2235–2261. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-023-02159-4
De Simone, V., Di Pasquale, V., Giubileo, V. and Miranda, S. (2022), "Human-robot collaboration: An analysis of worker’s performance", Procedia Computer Science, Vol. 200, pp. 1540–1549. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.355
Al-Sharo, Y., Abu-Jassar, A., Lyashenko, V., Yevsieiev, V. and Maksymova, S. (2023), "A Robo-hand prototype design gripping device within the framework of sustainable development", Indian Journal of Engineering, Vol. 20, No. 54, Article e37ije1673. DOI: https://doi.org/10.54905/disssi.v20i54.e37ije1673
Rybalskii, I., Kruusamäe, K., Singh, A.K. and Schlund, S. (2024), "An Augmented Reality Interface for Safer Human-Robot Interaction in Manufacturing", IFAC-PapersOnLine, Vol. 58, No. 19, pp. 581–585. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.09.275
Kóczi, D. and Sárosi, J. (2025), "Safety Engineering for Humanoid Robots in Everyday Life-Scoping Review", Electronics, Vol. 14, No. 23, Article 4734. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14234734
Pawlewski, P. (2024), "Scientific and Practical Challenges for the Development of a New Approach to the Simulation of Remanufacturing", Sustainability, Vol. 16, No. 9, Article 3857. DOI: https://doi.org/10.3390/su16093857
Ye, H., Song, Y., Lam, J. and Ioannou, P.A. (2025), "Decentralized Prescribed-Time Control of Robotic Arm-Finger Systems for Grasping and Moving Tasks", IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 55, No. 9, pp. 4386–4399. DOI: https://doi.org/10.1109/TCYB.2025.3586153
Zhang, M., Guo, J. and Zhang, Z. (2025), "A Distributed Slack Barrier Recurrent Neural Network for Multiple Redundant Manipulators Collaborative System in Obstacles Environment", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Vol. 55, No. 9, pp. 6299–6311. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.2025.3578566
Agarwal, S., Alonso-Mora, J. and Sun, S. (2025), "Decentralized Real-Time Planning for Multi-UAV Cooperative Manipulation via Imitation Learning", arXiv preprint, arXiv:2510.17143. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.17143
Ma, D., Zhang, C., Xu, Q. and Zhou, G. (2026), "Large and small-scale models’ fusion-driven proactive robotic manipulation control for human-robot collaborative assembly in industry 5.0", Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 97, Article 103078. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2025.103078
Ding, P., Zhang, J., Zheng, P., Zhang, P., Fei, B. and Xu, Z. (2025), "Dynamic scenario-enhanced diverse human motion prediction network for proactive human–robot collaboration in customized assembly tasks", Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 36, No. 7, pp. 4593–4612. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-024-02462-8
Loy, W.W., Donovan, J., Rittenbruch, M. and Belek Fialho Teixeira, M. (2025), "Exploring AR-enabled human–robot collaboration (HRC) system for exploratory collaborative assembly tasks", Construction Robotics, Vol. 9, No. 2, Article 19. DOI: https://doi.org/10.1007/s41693-025-00165-x
Rahman, S.M. (2025), "Assessment and Benchmark Metrics for Human-Robot Collaborative Object Manipulation Tasks", In: 2025 IEEE International Conference on Robotics and Technologies for Industrial Automation (ROBOTHIA), IEEE, pp. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/ROBOTHIA63806.2025.10986742
Lin, P., Zeng, N., Li, Q. and Nübel, K. (2025), "A Review of Human–Robot Collaboration Safety in Construction", Systems, Vol. 13, No. 10, Article 856. DOI: https://doi.org/10.3390/systems13100856
Syed Khalid, M., Yevsieiev, V., Nevliudov, I., Lyashenko, V., Alharbi, A.R. and Rajeh, W. (2022), "HMI Development Automation with GUI Elements for Object-Oriented Programming Languages Implementation", International Journal of Engineering Trends and Technology, Vol. 70, No. 1, pp. 139–145. DOI: https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V70I1P215
Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S., Gopejenko, V. and Kosenko, V. (2025), "Development of mathematical support for adaptive control for the intelligent gripper of the collaborative robot manipulator", Advanced Information Systems, Vol. 9, No. 3, pp. 57–65. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.3.07
Twist, L., Zhang, J.M., Harman, M., Syme, D., Noppen, J. and Nauck, D. (2025), "LLMs Love Python: A Study of LLMs’ Bias for Programming Languages and Libraries", arXiv preprint, arXiv:2503.17181. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.17181
Kuchuk, H., Kosenko, N., Kuchuk, N., Gopejenko, V. and Kosenko, V. (2026), "Adaptive Resource Allocation Method for the Mobile Fog Layer of High-Density Industrial Internet of Things in Industry 5.0 Networks", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, Vol. 1, No. 35, pp. 65–78. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2026.1.065
Monteiro, W.R. and Meza, G.R. (2026), "Practical Optimization Examples with Python", In: A Practical Guide to Optimization in Engineering and Data Science, Springer, Cham, pp. 261–324. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04633-8_7
Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S., Demska, N., Kolesnyk, K. and Miliutina, O. (2022), "Object Recognition for a Humanoid Robot Based on a Microcontroller", In: 2022 IEEE XVIII International Conference on the Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), IEEE, pp. 61–64. DOI: https://doi.org/10.1109/MEMSTECH55132.2022.10002906
Bezkorovainyi, V., Binkovska, A., Noskov, V., Gopejenko, V. and Kosenko, V. (2025), "Adaptation of logistics network structures in emergency situations", Advanced Information Systems, Vol. 9, No. 4, pp. 39–50. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.4.06
Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S. and Filippenko, I. (2020), "Development of an architectural-logical model to automate the management of the process of creating complex cyber-physical industrial systems", Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 4, No. 3(106), pp. 44–52. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.210761
Yevsieiev, V., Nevliudov, I., Maksymova, S., Omarov, M. and Klymenko, O. (2023), "Conveyor Belt Object Identification: Mathematical, Algorithmic, and Software Support", Applied Mathematics & Information Sciences, Vol. 17, No. 6, pp. 1073–1088. DOI: https://doi.org/10.18576/amis/170615
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
-
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
-
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
-
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
