Larisa Rybak

This chapter examines the design, modeling, and experimental assessment of a hybrid robotic device intended for lower-limb mechanotherapy. The system is organized as two interacting modules: an actuated 3-PRRR parallel mechanism responsible for generating prescribed spatial motion, and a passive RRRR serial orthosis used for fixation and anatomical support of the patient’s limb. The proposed arrangement is aimed at producing controlled therapeutic trajectories in three-dimensional space while maintaining correspondence between the orthosis joints and the anatomical axes of the hip, knee, and ankle. The study also considers adaptation of the mechanism to patient anthropometry. The mathematical description covers the kinematics of the active and passive parts, the determination of admissible workspace regions, and the exclusion of link-intersection zones. Interval analysis together with nonuniform coverings is applied to construct the workspace envelope and to support the choice of geometric parameters. The two-module configuration allows coordinated motion of both lower limbs and can be used to reproduce gait-like rehabilitation patterns. Numerical simulation is used to analyze trajectories, actuator strokes, angular velocities, and forces in the driven pairs. For combined rehabilitation motion, the peak force is about 336 N. A laboratory prototype was manufactured to verify the proposed solutions. Tests of the elastic-element safety unit showed a correct response under overload conditions. Experimental trials of rehabilitation trajectories demonstrated close agreement with theoretical estimates: the maximum joint-angle deviation was 2.82°, and the average deviation was 1.2°. These results indicate that the proposed robotic system is technically feasible and may be further developed for clinical rehabilitation practice.

The reliability of the steering system directly impacts the safety of autonomous driving. Addressing the issue of trajectory deviation easily caused by motor failure in redundant steer-by-wire (SBW) systems, this paper aims to improve vehicle tracking accuracy under fault conditions. A hierarchical fault-tolerant control strategy based on a zeroing neural network (ZNN) is proposed: the upper layer uses the Stanley algorithm for path planning, while the lower layer designs a ZNN controller with preset performance constraints, and instantaneous power reconfiguration is achieved through Jacobi pseudo-inverse. Simulation results show that under high-speed lane changes and sinusoidal conditions, this strategy can achieve millisecond-level task reassignment, and compared to PID control, the maximum absolute error of lateral tracking under fault conditions is reduced by over 50%, and the root mean square error is reduced by over 30%. This method effectively improves driving safety and trajectory fidelity when actuators fail.

The article addresses the control problem of a second-order multi-agent robotic system with discrete time under network-induced delays. A novel approach to formation control is proposed, based on higher-order sliding mode control and cloud technologies. The interaction between agents is described using graph theory, where the Laplacian matrix represents the communication channel between agents and the leader. The system dynamics are modeled by motion equations for the position and velocity of each agent. Special attention is paid to the impact of network-induced delays that occur during data transmission from sensors to the controller and from the controller to actuators. A multi-stage state predictor is developed, utilizing prediction methods to compensate for random delays in the network. The proposed control algorithm ensures rapid convergence of the system to the desired formation even in the presence of significant network delays. For each agent, a sliding surface and a reaching law are defined, taking into account multiple timestamps. A detailed stability analysis of the closed-loop system confirms the asymptotic stability of the developed control algorithm. Simulation results in MATLAB demonstrate the high efficiency of the proposed approach: a system consisting of five followers and one leader achieves the desired formation in 10.3 seconds and successfully maintains it despite random network delays. Compared to traditional first-order control methods, the new approach shows significantly improved performance, particularly in reducing chattering effects in control signals. The use of cloud technologies enables efficient real-time processing of large data volumes and implementation of complex prediction algorithms without overloading the local computational resources of the agents. The obtained results confirm the potential of the proposed approach for controlling multi-agent systems under real-world network constraints. The work also demonstrates the feasibility of using prediction methods to compensate for random packet losses and communication delays, ensuring reliable control and communication in dynamic, unpredictable scenarios Рассматривается задача управления мультиагентной роботизированной системой второго порядка с дискретным временем в условиях сетевых задержек. Предложен новый подход к управлению формированием агентов, основанный на скользящем режиме высшего порядка и облачных технологиях. Для описания взаимодействия между агентами используется теория графов, где матрица Лапласа представляет канал связи между агентами и лидером. Динамика системы описывается уравнениями движения для положения и скорости каждого агента. Особое внимание уделяется влиянию сетевых задержек, возникающих при передаче данных от датчиков к контроллеру и от контроллера к исполнительным механизмам. Разработан многоступенчатый предиктор состояния, использующий методы прогнозирования для компенсации случайных задержек в сети. Предложенный алгоритм управления обеспечивает быструю сходимость системы к желаемому образованию даже при наличии существенных сетевых задержек. Для каждого агента определяется поверхность скольжения и закон достижения, учитывающий несколько временных меток. Проведен детальный анализ устойчивости замкнутой системы, подтверждающий асимптотическую устойчивость разработанного алгоритма управления. Результаты моделирования в MATLAB демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода: система из пяти последователей и одного лидера достигает желаемого формирования за 10.3 секунды и успешно поддерживает его при наличии случайных сетевых задержек. По сравнению с традиционными методами управления первого порядка, новый подход показывает значительно улучшенные характеристики, особенно в части снижения эффекта дребезжания в сигналах управления. Использование облачных технологий позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных в реальном времени и реализовывать сложные алгоритмы прогнозирования без перегрузки локальных вычислительных ресурсов агентов. Полученные результаты подтверждают перспективность применения предложенного подхода для управления мультиагентными системами в условиях реальных сетевых ограничений. Работа также...