Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Безопасное управление SEMS при групповом взаимодействии


https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-1-23-31

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: при управлении группой взаимодействующих интеллектуальных электромеханических систем могут возникать ситуации, когда инструкции оператора и (или) система автоматического управления более высокого уровня будут противоречить внутреннему состоянию управляемых интеллектуальных электромеханических систем и (или) окружению выбора. Устранить такие обстоятельства можно с помощью алгоритмов проверки выполнения условий допустимости движений, которые могут опираться на моделирование поведения интеллектуальных электромеханических систем с использованием логико-вероятностных и логико-лингвистических описаний ситуаций и на нескалярные критерии качества при принятии решений.

Цель: разработка алгоритмов безопасного управления роботами на основе модулей интеллектуальных электромеханических систем с фазовыми ограничениями при неполной определенности окружающей среды.

Результаты: разработаны алгоритмы безопасного управления тремя роботами с использованием математического описания задачи ситуационного управления группой интеллектуальных электромеханических систем и методологии организации ситуационного управления группой мобильных интеллектуальных электромеханических систем. Суть алгоритмов заключается в перемещении роботов из некоторых текущих позиций в заданные терминальные положения без столкновения между собой. Во избежание столкновений система принятия решений в центральной нервной системе роботов использует приоритеты роботов, основанные на расстоянии между роботами. Предложен подход преодоления неопределенности на пути (траектории) роботов. При этом рассматриваются неопределенности в виде ограничений логиковероятностного и логико-лингвистического типа. Показано, что эти ограничения можно перевести в логико-интервальный вид. Это позволяет использовать стандартные процедуры математического программирования при поиске оптимального решения.

Практическая значимость: полученные алгоритмы можно использовать для принятия решений в центральной нервной системе и при управлении роботами.


Об авторах

А. Е. Городецкий
Институт проблем машиноведения РАН
Россия

Городецкий Андрей Емельянович, доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией интеллектуальных электромеханических систем

Большой пр. В. О., 61, Санкт-Петербург, 199178



В. Г. Курбанова
Институт проблем машиноведения РАН; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия

Курбанов Вугар Гариб оглы, кандидат физико-математических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных электромеханических систем Института проблем машиноведения РАН

Большой пр. В. О., 61, Санкт-Петербург, 199178, Б. Морская ул., 67, Санкт-Петербург, 190000

 



И. Л. Тарасова
Институт проблем машиноведения РАН; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия

Тарасова Ирина Леонидовна, кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных электромеханических систем Института проблем машиноведения РАН

Большой пр. В. О., 61, Санкт-Петербург, 199178, Политехническая ул., 29, Санкт-Петербург, 195251



Список литературы

1. Smart electromechanical systems/Studies in systems, decision and control. Vol. 49. Ed. Andrey E. Gorodetskiy. Springer International Publishing, 2016. 277 p. doi:10.1007/978-3-319-27547-5

2. Smart electromechanical systems: The central nervous system / Studies in systems, decision and control. Vol. 95. Eds. Andrey E. Gorodetskiy, Vugar G. Kurbanov. Springer International Publishing, 2017. 270 p. doi:10.1007/978-3-319-53327-8

3. Сахаров В. В., Чертков А. А., Тормашев Д. С. Алгоритм оптимального планирования группового взаимодействия роботов. Морской вестник, 2014, № 4(52), с. 119–122.

4. Васильев И. А., Половко С. А., Смирнова Е. Ю. Организация группового управления мобильными роботами для задач специальной робототехники. Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2013, № 1, с. 119–123.

5. Архипкин А. В., Комченков В. И., Корольков Д. Н., Петров В. Ф., Симонов С. Б., Терентьев А. И. Задачи группового управления роботами в робототехническом комплексе пожаротушения. Тр. СПИИРАН, 2016, № 45, с. 116–129.

6. Городецкий А. Е., Курбанов В. Г., Тарасова И. Л. Принятие решений в центральной нервной системе робота. Информационно-управляющие системы, 2018, № 1, с. 21–30. doi:10.15217/issn1684-8853.2018.1.21

7. Fridman A. Ya. SEMS-based control in locally organ ized hierarchical structures of robots collectives. In: Smart electromechanical systems: The central nervous system / Studies in systems, decision and control. Vol. 95. Eds. Andrey E. Gorodetskiy, Vugar G. Kurbanov. Springer International Publishing, 2017. P. 31–47. doi:10.1007/978-3-319-53327-8

8. Rubenstein M., Ahler C., Nagpal R. Kilobot: a low cost scalable robot system for collective behaviors. Proc. of IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation (IRCA 2012), Saint Paul, Minnesota, May 14–18, 2012, pp. 3293–3298. doi:10.1109/ICRA.2012.6224638

9. Mondada F., Gambardella L. M., Floreano D., Dorigo M. The cooperation of swarm-bots: Physical interactions in collective robotics. IEEE Robot. Autom. Mag., 2005, vol. 12, no. 2, pp. 21–28. doi:10.1109/MRA.2005.1458313

10. Мартынова Л. А., Розенгауз М. Б. Определение эффективного поведения группы АНПА в сетецентрической системе освещения подводной обстановки. Информационно-управляющие системы, 2017, № 3, с. 47–57. doi:org/10.15217/issnl684-8853.2017.3.47

11. Моторин Д. Е., Попов С. Г. Алгоритм многокритериального поиска траекторий движения робота на многослойной карте. Информационно-управляющие системы, 2018, № 3, с. 45–53. doi:org/10.15217/issn1684-8853.2018.3.45

12. Andreychuk A., Yakovlev K. Path finding for the coalition of co-operative agents acting in the environment with destructible obstacles. Proc. of Third Intern. Conf. “Interactive collaborative robotics”, ICR 2018, Leipzig, Germany, Sept. 18–22, 2018, pp. 13–22.

13. Dorigo M., Floreano D., Gambardella L. M., Mondada F., Nolffi S., Baaboura T., Birattari M., et al. Swarmanoid: a novel concept for the study of heterogeneous robotic swarms. IEEE Robot. Autom. Mag., 2013, vol. 20, no. 4, pp. 60–71.

14. Воробьев В. В. Логический вывод и элементы планирования действий в группах роботов. Шестнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту КИИ-2018: тр. конф., Москва, 24–27 сентября 2018 г., т. 1, М., 2018, с. 88–96.

15. Иванов Д. Я., Шабанов И. Б. Модель применения коалиций интеллектуальных мобильных роботов при ограниченных коммуникациях. Шестнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту КИИ-2018: тр. конф., Москва, 24– 27 сентября 2018 г., т. 1, М., 2018, с. 97–105.

16. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. М., Наука, 1986. 286 с.

17. Кунц Г., О’Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций. М., Прогресс, 2002. 588 с.

18. Kulik B. A., Fridman A. Ya. Logical analysis of data and knowledge with uncertainties in SEMS. In: Smart electromechanical systems: The central nervous system / Studies in systems, decision and control. Vol. 95. Eds. Andrey E. Gorodetskiy, Vugar G. Kurbanov. Springer International Publishing, 2017. P. 45–59. doi:10.1007/978-3-319-53327-8

19. Юдин Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М., Наука, 1989. 320 с.

20. Sing G. Lee, Yancy Diaz-Mercado, Magnus Egerstedt. Multirobot control using time-varying density functions. IEEE Transactions on Robotics, 2015, vol. 31, iss. 2, pp. 489–493. doi:10.1109/TRO.2015.2397771

21. Фридман А. Я. Ситуационное управление структурой промышленно-природных систем. Методы и модели. Saarbrucken, Germany, LAP, 2015. 503 с.

22. Tarasova I. L., Gorodetskiy A. E., Kurbanov V. G. Mathematical models of the automatic control systems SEMS modules. In: Smart electromechanical systems: The central nervous system / Studies in systems, decision and control. Vol. 95. Eds. Andrey E. Gorodetskiy, Vugar G. Kurbanov. Springer International Publishing, 2017. P. 149–158. doi:10.1007/9783-319-27547-5

23. Andrey E. Gorodetskiy, Irina L. Tarasova, Vugar G. Kurbanov. Reduction of logical-probabilistic and logical-linguistic constraints to interval constraints in the synthesis of optimal SEMS. In: Smart electromechanical systems: Group interaction/ Studies in systems, decision and control. Vol. 174. Eds. Andrey E. Gorodetskiy, Irina L. Tarasova. Springer International Publishing, 2019. P. 77–90. doi:10.1007/978-3319-99759-9-7


Дополнительные файлы

Для цитирования: Городецкий А.Е., Курбанова В.Г., Тарасова И.Л. Безопасное управление SEMS при групповом взаимодействии. Информационно-управляющие системы. 2019;(1):23-31. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-1-23-31

For citation: Gorodetskiy A.E., Kurbanov V.G., Tarasova I.L. Safe control of SEMS in group interaction. Information and Control Systems. 2019;(1):23-31. (In Russ.) https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-1-23-31

Просмотров: 47


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)