Рассматривается формулировка задачи синтеза терминального управления с разделением координат состояния объекта на два типа: медленно меняющиеся координаты, участвующие в краевых условиях, и координаты контура стабилизации. Получено обобщение теоремы о производной невязок краевых условий. На ее основе производится дискретизация системы. Выводится критерий наличия возможности приведения полученной системы к линейной путем замены управления. Полученный результат используется для построения управления с прогнозирующими моделями. Произведено численное моделирование полученного алгоритма для задачи вывода центра масс ступени ракеты-носителя на заданную орбиту на безатмосферном участке.

В рамках каскадного подхода к синтезу наблюдателей состояния динамических объектов при воздействии внешних неконтролируемых возмущений предложен метод восстановления производных любого нужного порядка детерминированной функции времени по ее текущим значениям, который не требует знания аналитического вида функции и численного дифференцирования. В предположении, что функция является кусочно-гладкой и ее производные ограничены известными константами, вводится виртуальная динамическая модель канонического вида с неизвестным входом, которая порождает на выходе данную функцию. На основе этой модели, порядок которой зависит от порядка производных, подлежащих восстановлению, строится динамический дифференциатор в виде наблюдателя состояния с кусочно-линейными корректирующими воздействиями. В данной работе указанные построения продемонстрированы на примере системы управления колесным роботом. Для синтеза обратной связи применяется нелинейный закон управления, стабилизирующий движение платформы вдоль допустимой криволинейной траектории. Для реализации обратной связи в задаче путевой стабилизации требуется текущая информация о переменных состояния модели объекта управления, задающих воздействиях и их производных первого и второго порядка. В предположении, что переменные состояния доступны для измерений, для оценивания производных задающих воздействий построены дифференциаторы третьего порядка.

Для нелинейных одноканальных объектов управления, математическая модель которых представима в треугольной форме вход – выход, рассматривается задача слежения в условиях внешних и параметрических возмущений. В рамках блочного подхода разработана декомпозиционная процедура синтеза нелинейной обратной связи, обеспечивающая отслеживание выходной переменной целевого сигнала с заданной точностью за заданное время. Формализован новый тип сигмоидальных локальных связей из класса гладких и всюду ограниченных S-образных функций, обеспечивающих инвариантность по отношению к неконтролируемым ограниченным возмущениям, не принадлежащим пространству управления, без предположений об их гладкости. Приведены результаты моделирования разработанных алгоритмов для системы управления перевернутым маятником.

Целью данной работы является решение задачи проектирования системы управления на основе Model Predictive Control (MPC) для линейной Multiple Input Multiple Output (MIMO)-системы двухколесного робота-балансира. В наши дни данные роботы стали популярными проектами многих крупных компаний. В их числе одна из самых известных компаний, занимающаяся разработкой человекоподобных роботов, – Boston Dynamics. Но идея создания подобного типа роботов не обошла стороной и инженеров-любителей со всего мира, которые стали разрабатывать двухколесных балансирующих роботов для использования в качестве офисных помощников, средств передвижения и просто ради академического интереса. В работе рассмотрен процесс построения математической модели механической системы робота, а также выполнена линеаризация полученной модели. Представлены основные принципы построения системы управления на основе MPC для линейных систем без внешних возмущений, а также с использованием наблюдателя для оценки состояний модели при влиянии аддитивных белых гауссовских шумов. Приведен пример реализации данного алгоритма управления в среде Matlab Simulink для случая MIMO-системы, в качестве которой выступает модель двухколесного робота.

Рассматривается проблема мониторинга и фильтрации мультимедиа контента в сети Интернет в части автоматизированного детектирования сцен насилия и агрессии. Задачи обеспечения безопасности индивидуального, группового и массового сознания, включая защиту от деструктивных информационных воздействий и от использования информационных технологий для пропаганды терроризма, являются одним из основных направлений научных исследований в области обеспечения информационной безопасности Российской Федерации. В докладе приводится обзор существующих научнотехнических решений в данной области и предлагается подход к детектированию целевого контента. Модель состоит из легких сверточных нейронных сетей для извлечения признаков и модели GRU для кодирования изменений кадров, характеризующих сцены насилия, существующие в видео. Исследованная архитектура имеет потенциал применения на мобильных платформах с низкими вычислительными возможностями, например, Nvidia Jetson Nano. Предложенное методическое обеспечение может быть использовано в реализации модулей распознавания сцен насилия и агрессии в видеопотоке для комплексных социо-киберфизических систем мониторинга.