Cybersynergy

Грант РФФИ №16-08-00875 “Синерго-кибернетический подход к синтезу роевых стратегии группового управления мобильными роботами”

Сайт создан для демонстрации результатов разработок, полученных коллективом участников гранта РФФИ № 16-08-00875 «Синерго-кибернетический подход к синтезу роевых стратегии группового управления мобильными роботами».

Руководитель: директор ИКТИБ ЮФУ, д.т.н. Веселов Геннадий Евгеньевич.

Область знания: 08 ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ИНЖЕНЕРНЫХ НАУК

Основной код: 08-107 Мехатроника и робототехника.

Сроки выполнения: 2016-2018 гг.

Ключевые слова: групповое управление, самоорганизация, робототехническая система, нелинейное управление, системный синтез, автономный мобильный робот.

Цели проекта на 2016 год

В конце 2016 года планировалось получить следующие результаты:

1.1. Подготовить аналитического обзор по современным методам управления группой мобильных роботов, функционирующих в недетерминированной внешней среде.

1.2. Разработать методы самоорганизации мобильных роботов группы.

1.3. Разработать методы локальных взаимодействия мобильных роботов группы по принципам соседства, с учетом ограничений, описанных в технологической задаче.

1.4. Представить результаты Проекта в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и реферируемых в Scopus, Web of Science, сделать доклады на всероссийских и международных конференциях.

Все объявленные цели проекта на 2016 год были успешно достигнуты.

Полученные в 2016 году важнейшие результаты

В процессе выполнения проекта были получены следующие результаты:

  1. Подготовлен аналитический обзор по современным методам управления группой мобильных роботов, функционирующих в недетерминированной внешней среде, результатом которого стало обоснование необходимости развития алгоритмов управления группой мобильных робот.
  2. Разработан метод самоорганизации мобильных роботов группы, который базируется на использовании «генерации» или появления дополнительных связей между агентами группы. В результате реализации метода формируется структура из множества агентов группы, в которой каждый агент для поддержания строя связан как минимум с тремя соседними агентами.
  3. Разработан метод локальных взаимодействия мобильных роботов группы, который базируется на использовании «дегенерации» или уменьшения числа связей между агентом группы и его «соседями».
  4. Результаты работы методов представлены в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и реферируемых в Scopus, Web of Science, сделаны доклады на всероссийских и международных конференциях. Разработана программа для ЭВМ, реализующая работу созданных методов для мобильных роботов на колесах Илона.

Сопоставление полученных результатов с мировым уровнем

Существует множество способов образования систем, однако в настоящее время выделяют два основных. По первому способу система возникает как минимум из двух объектов любой природы посредством связи (синтез, генерация). По второму способу система образуется за счет распада (деструкции, дегенерации) ранее существующей более сложной системы [Богданов А. А. Тектология. Всеобщая организационная наука. Под ред. акад. Л. И. Абалкина, акад. А. Г. Аганбегяна, акад. Д. М. Гвишиани, акад. А. Л. Тахтаджяна, докт. биол. наук А. А. Малиновского. М.: Экономика. 1989. Кн. 1 – 304 с., Кн. 2 – 351 c.]. Другими словами, систему можно организовать из множества новых элементов или перестроить (реорганизовать) путем включения в ее состав дополнительных элементов или исключения из ее состава неиспользуемых (ненужных) элементов. Также, возможны и другие способы организации систем, в частности, – это замена неисправных (изношенных) элементов новыми – структурная реорганизация или изменение связей между элементами системы – функциональная реорганизация. Эти способы относятся, как естественным, так и техническим системам. Будем считать, что, если человек не принимает непосредственного участия в процессе организации и управления группой мобильных роботов, то такая система являются самоорганизующейся или синергетической.

В работе [Каляев И.А., Капустян С.Г., Гайдук А. Р. Самоорганизующиеся распределенные системы управления группами интеллектуальных роботов, построенные на основе сетевой модели // Управление большими системами. Специальный выпуск 30.1 “Сетевые модели в управлении”. М.: ИПУ РАН, 2010. С.605-639.] следующее определение: самоорганизация в технической системе – это процесс автономного формирования оптимальной структуры и оптимального алгоритма её функционирования в соответствии с поставленной перед системой целью, некоторым критерием качества и внешними условиями.

В рамках данного Проекта разработано два метода самоорганизации групп мобильных роботов (МР) – метод «генерации» и метод «дегенерации». Следует отметить, что применение того или иного метода самоорганизации обусловлено заданной целью функционирования группы МР (конкретной целевой задачей, поставленной перед группой МР), и условиями внешней среды.

Первый метод самоорганизации группы мобильных роботов, разработанный в рамках Проекта, – метод «генерации». В данном методе строй образуется за счет увеличения количества вовлеченных агентов. Этот процесс происходит за счет появления дополнительных связей между элементами и поэтому требует энергии и потока веществ (новых элементов). Агенты образует строй регулярной структуры, используя модель самоорганизующегося движения роя, предложенную К. Рейнольдсом [Reynolds, C.W. Flocks, Herds and Schools: a Distributed Behavioral Model // Computer Graphics. – 1987. – Vol. 21, No. 4. – P. 25-34.], однако отличительной особенностью является наложение ограничений на формацию роя путем задания матрицы расстояний. Это позволяет за счет использования принципов роевого взаимодействия повысить эффективность решения строевых задач при условии ограничений на дальность действия средств связи агентов группы.

Второй разработанный метод самоорганизации группы мобильных роботов – метод «дегенерации». В данном методе строй образуется за счет уменьшения состава ее элементов. Так как «дегенерация» – это процесс отрицательной энтропии (от сложного к простому, упрощение систем), то в самоорганизующейся системе, построенной по принципу «дегенерации», будет происходить процесс выделения энергии и элементов из системы. Метод «дегенерации» может использоваться для решения группой МР определенного класса целевых задач, которые могут быть представлены как последовательность работ, выполняемых отдельными МР. Существенным отличием от существующих методов является универсальность данного подхода к построению группового взаимодействия МР, т.к. группа может состоять из однотипных агентов, имеющих одинаковые функциональные возможности, или разнотипных, с разными функциональными возможностями. Способы представления целевых задач для однородных и неоднородных групп МР могут быть разными, но способ решения останется неизменным, что позволяет упростить применение метода «дегенерации» для реальных робототехнических систем.

Следует отметить, что в рамках Проекта для имплементации разработанных методов группового взаимодействия мобильных роботов группы применяется «аттракторно-репеллерная» методика управления. Суть данной методики заключается в применение аналитической процедуры синтеза нелинейных алгоритмов управления агентами группы в среде с заранее неизвестными препятствиями. Применение аналитической процедуры синтеза позволяет существенно упростить процедуру анализа устойчивости замкнутой системы с синтезированными законами управления.

Методы и подходы, использованные в ходе выполнения Проекта

В рамках Проекта было разработано два основных метода самоорганизации групп МР – метод «генерации» и метод «дегенерации». Первый метод самоорганизации базируется на использовании первого способа организации систем – «генерации». В работе [Гайдес М.А. Общая теория систем (системы и системный анализ). Винница: Глобус-пресс, 2005.] дано следующее определение данного способа. Генерация – это процесс положительной энтропии (от простого к сложному, усложнение систем). Новая система образуется за счет увеличения состава ее элементов. Этот процесс происходит за счет появления дополнительных связей между элементами и поэтому требует энергии и потока веществ (новых элементов).

При разработке метода для простоты сделан ряд допущений, который не влияет на общую эффективность. Во-первых, принято, что время, затрачиваемое на обмен информацией между агентами группы пренебрежимо мало, и за это время состояние агентов и их положение в пространстве изменяется незначительно. Во-вторых, движение агентов осуществляется в плоскости. В-третьих, считается, что группа однородна, т.е. состоит из одинаковых по конструкции и функциональному назначению агентов. Предлагаемый метод реализуется в два этапа. На первом этапе агенты группы образуют строй регулярной структуры, используя упомянутую выше модель и самоорганизующегося движения роя, предложенную К. Рейнольдсом [Reynolds, C.W. Flocks, Herds and Schools: a Distributed Behavioral Model // Computer Graphics. – 1987. – Vol. 21, No. 4. – P. 25-34.]. На втором этапе формируется строй, заданный матрицей расстояний, которая, собственно и задает форму строя. При этом, если расстояния между какими-то агентами группы больше чем дальность действия средств связи, то каждый должен не только передавать данные о своих координатах, но и ретранслировать данные, полученные от соседей. Таким образом, информацию о координатах каждого агента получают все агенты группы. В результате реализации метода формируется структура из множества агентов группы, в которой каждый агент для поддержания строя связан как минимум с тремя соседними агентами.

Второй метод самоорганизации базируется на использовании способа, называемого «дегенерация», определение которого дано в работе [Гайдес М.А. Общая теория систем (системы и системный анализ). Винница: Глобус-пресс, 2005.]. Дегенерация – это процесс отрицательной энтропии (от сложного к простому, упрощение систем). Новая система образуется за счёт уменьшения состава ее элементов. Этот процесс выделяет энергию и элементы из своего состава.

Оба способа используются для создания новых систем с новыми целями. В первом случае получается усложнение систем, во втором – их упрощение или разрушение.

Метод дегенерации может использоваться для решения группой МР определенного класса целевых задач, которые могут быть представлены как последовательность работ, выполняемых отдельными МР. Группа может состоять из однотипных МР, имеющих одинаковые функциональные возможности, или разнотипных, с разными функциональными возможностями. В первом случае группа называется однородной или гомогенной, а во втором случае – неоднородной или гетерогенной.

По мере выполнения работ отдельными МР эти роботы исключаются из состава системы и могут быть использованы для формирования новой системы для решения следующей целевой задачи.

Вариацией разработанных методов может являться структурная и функциональная регенерация. Структурная регенерация используется для сохранения и восстановления состава систем. Например, при выполнении целевой задачи, если МР по какой-то причине (из-за неисправности) не может выполнить возложенные на него работы его функции могут быть возложены на другого МР который опять включается в состав системы при условии, что он может выполнять эти работы.

Функциональная регенерация используется для работы самих систем. При использовании данного метода самоорганизации функционирование систем напоминает процессы генерации и дегенерации. Во время наращивания функций система включает очередные элементы и связи между ними, как будто бы строя новую более мощную систему с большим числом элементов (генерация). Во время снижения мощности функций система выключает очередные элементы, опять как будто бы строя новую систему с меньшим числом элементов (дегенерация). Но это все обратимые изменения системы, возникающие в ответ на внешнее воздействие, которые осуществляется за счёт изменения состояния ее элементов и внешней среды. При этом состав системы как бы меняется в зависимости от цели. У нее появляются активные и пассивные (резервные) элементы.

Предложенные стратегии генерации и дегенерации строя дополнены алгоритмам нелинейного управления для выполнения перемещения мобильных роботов к заданным позициям с реализацией обхода недетерминированных препятствий. Так как построение адаптивных законов управления для современных МР, классическими методами теории автоматического управления, является не тривиальной задачей, то в рамках данного Проекта предлагается по-новому взглянуть на задачу синтеза законов управления отдельными агентам группы. Для этого предлагается использовать принципы и методы синергетической теории управления и, в частности, метода аналитического конструирования агрегированных регуляторов [Колесников А.А. Синергетическая теория управления. М., Энергоатомиздат, 1994], который позволяет аналитически синтезировать законы управления для расширенных математических моделей объектов управления без использования процедуры линеаризации или других упрощений.

Вклад каждого члена коллектива в выполнение Проекта в 2016 году

Веселов Геннадий Евгеньевич – разработка методов самоорганизации (генерации, дегенерации, структурной регенерации, функциональной регенерации) мобильных роботов группы, разработка процедуры планирования траекторий обхода нестационарных препятствий группой мобильных роботов и подготовка материалов статьи для публикации в зарубежном издании, реферируемом Scopus.

Дьяченко Александр Александрович – разработка методов самоорганизации (генерации, дегенерации, структурной регенерации, функциональной регенерации) мобильных роботов группы.

Иванов Донат Яковлевич – разработка методов самоорганизации (генерации, дегенерации, структурной регенерации, функциональной регенерации) мобильных роботов группы, подготовка материалов статьи для публикации в зарубежном издании, реферируемом Scopus.

Капустян Сергей Григорьевич – разработка методов самоорганизации (генерации, дегенерации, структурной регенерации, функциональной регенерации) мобильных роботов группы, подготовка материалов статьи для публикации в зарубежном издании, реферируемом Scopus.

Скляров Андрей Анатольевич – подготовка обзора по современным методам синтеза алгоритмов управления группой мобильных гомогенными и гетерогенными роботов, разработка процедуры планирования траекторий обхода нестационарных препятствий группой мобильных роботов, с учетом внешних возмущающих воздействий и подготовка материалов статьи для публикации в зарубежном издании, реферируемом Scopus.

Скляров Сергей Анатольевич – подготовка обзора по современным методам управления группой мобильных роботов, проведение экспериментальных исследований алгоритмов планирования траекторий передвижения группы мобильных роботов, с учетом внешних возмущающих воздействий с использованием имитационного, компьютерного моделирования.

Романенко Александр Алексеевич – подготовка обзора по современным методам управления группой мобильных роботов, проведение экспериментальных исследований алгоритмов группового управления с использованием компьютерного моделирования.

Семенов Валерий Васильевич – подготовка обзора по современным методам управления группой мобильных роботов и подготовка материалов статьи для публикации в зарубежном издании, реферируемом Scopus.

Библиографический список всех публикаций по Проекту, опубликованных в 2016 году

1. Ivanov D., Kapustyan S., Kalyaev I. Method of Spheres for Solving 3D Formation Task in a Group of Quadrotors // Interactive Collaborative Robotics. First International Conference, ICR 2016, Budapest, Hungary, August 24-26, 2016, Proc. Book “Lecture Notes in Computer Science”, vol. 9812 2016. Springer International Publishing Switzerland. 2016. pp. 124-132.
2. Veselov G.E., Sklyarov A.A., Sklyarov S.A., Semenov V. Synergetic approach to the quadrotor helicopter control in an environment with external disturbances // Proceedings of International Siberian Conference on Control and Communications – SIBCON 2016, 12 May 2016 through 14 May 2016. Pp. 1-6. DOI: 10.1109/SIBCON.2016.7491680.
3. Иванов Д.Я. Формирование строя в большой группе мобильных роботов с использованием метода паттернов // Робототехника и техническая кибернетика. – 2016. №2 (11). С. 39-44.
4. Иванов Д.Я., Шабанов В.Б. Сетецентрическое управление группой малоразмерных мобильных роботов // Суперкомпьютерные технологии (СКТ-2016) (19-24 сентября 2016 г.): Материалы 4-й Всероссийской научно-технической конференции; в 2 т. Т.2. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2016. С. 112-115.
5. Веселов Г.Е., Скляров А.А., Скляров С.А., Синерго-кибернетический подход к управлению группой гомогенных роботов// Материалы XIII Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления». Издательство: ИПУ РАН, – Москва: 2016. – С. 98-101.
6. Веселов Г.Е., Скляров А.А., Скляров С.А., Аттракторно-репеллерная методика управления мобильными роботами / Материалы XIII Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления». Издательство: ИПУ РАН, – Москва: 2016. – С. 327-330.

Skip to content
Контактная информация

ул. Чехова, 2, ауд. И-201
г. Таганрог, 347922
Ростовская область, Россия

на карте

Телефон: 8 (8634) 360-450
E-Mail: info@ictis.sfedu.ru

Сайты подразделений
кафедры подразделения
Б Безопасности информационных технологий И Индийско-Российский научный центр ЮФУ
В Высшей математики Ж Журнал "Известия ЮФУ. Технические науки
Вычислительной техники Л Лаборатория поисковых технологий
И Интеллектуальных и многопроцессорных систем Н Научно-технический центр
"Информационные технологии"
Информационно-аналитических систем безопасности
Информационной безопасности телекоммуникационных систем П
Р
Проектный офис
Российско-Кубинский научно-исследовательский центр
М Математического обеспечения и применения ЭВМ С Студенческое конструкторское бюро "КИТ"
П Психологии и безопасности жизнедеятельности Ю Южно-Российский региональный учебно-научный центр по проблемам информационной безопасности в системе высшей школы
С Синергетики и процессов управления
Систем автоматизированного проектирования
Системного анализа и телекоммуникаций

© 2015-2021,
Институт компьютерных технологий и
информационной безопасности ИТА ЮФУ

Ответственный за сайт: Алексей Целых
Сайт разработан в Лаборатории информационно-
психологической безопасности СКБ "КИТ"