ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ СИТУАЦИОННОЙ ОСВЕДОМЛЕННОСТИ ГРУППОЙ АВТОНОМНЫХ РОБОТОВ В УСЛОВИЯХ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ УГРОЗ

  • В.К. Абросимов Главный Научно-исследовательский испытательный Центр робототехники Министерства Обороны РФ (ГНИИЦРТ)
  • М.В. Гайдин ООО Научно-производственная компания "Сетецентрические платформы"
Ключевые слова: Группа, робот, управление, поведение, маршрут, имитация, модель, ситуационная осведомленность

Аннотация

Вопросы ситуационной осведомленности являются ключевыми во многих предметных областях-от оборонной сферы до сельского хозяйства. Цель исследования заключалась в соз-дании модели, позволяющей имитировать процессы формирования информации ситуацион-ной осведомленности о текущем состоянии выбранной географической области группой разнотипных и разносредовых автономных роботов, обладающих системами технического зрения и аппаратурой мониторинга местности, действующих коллективно на принципах самоорганизации. Предполагалось, что функционирование роботов может объективно огра-ничиваться как пассивными факторами (туман, дождь, снег, ночь и др.), так и активным воздействием противодействующих сил, приводящим к проблемам при решении задач, вплоть до их невыполнения. При разработке модели ставились и решались задачи распределения за-дач в группе роботов, поиска и оценки возможных угроз, формирования маршрутов с учетом ограничений местности и возможного противодействия, взаимодействия роботов друг с другом в интересах получения и предоставления необходимой информации и командной ра-боты по формированию и использованию информации ситуационной осведомленности в ис-следуемой области пространства. Модель ситуационной осведомленности представляется в виде интернет-облака с заданной структурой контента и включает три основных раздела, описывающих текущее состояние роботов, состояние различных фрагментов области функционирования роботов и информацию от внешних систем. К этому облаку в режиме on-line могут обращаться все роботы группы как для получения, так и для размещения ин-формации относительно своего состояния, состояния других роботов группы, наблюдаемых событий в выбранном и доступном средствам наблюдения робота фрагменте среды. Ло-кальные правила самоорганизации формируются в модели по принципам интернета вещей путем организации взаимодействия по информации и управлению информационных и актив-ных датчиков роботов и оказания помощи роботов друг другу в решении задач. Алгоритмы модели инвариантны к различным предметным областям. Модель легко трансформируется для различных сред-наземные и воздушные операции с использованием автономных роботов, функционирование роботов в акватории, под водой, льдом и др.

Литература

1. Mica R. Endsley. Situation Awareness Misconceptions and Misunderstandings // Journal of Cognitive Engineering and Decision Making. – 2015. – Vol. 9, No 1. – P. 4-32. DOI: 10.1177/1555343415572631.
2. Mica R. Endsley. Designing For Situation Awareness: CRC Press, CRC Press Taylor & Fran-cis Group. 2016. – 333 p.
3. Massel L.V., Ivanov R.A., Possibility of application of Situational Awareness in energy research // Proceedings of the Workshop on Computer Science and Informational Technologies (CSIT-2010), Russia, Moscow – St. Petersburg, September 13-19. – 2010. – Vol. 1. – P. 185-187.
4. Рудианов Н.А., Хрущев В.С., Рябов А.В., Носков В.П. Использование полуавтономных бое-вых и обеспечивающих роботов для повышения ситуационной осведомленности // Науч-ные труды 3 ЦНИИ МО РФ, Кн. 24. – М.: Изд-во 3 ЦНИИ МО РФ, 2013. – С. 193-196.
5. Кербер О.Б., Начинкина Г.Н., Солонников Ю.И., Шевченко А.М. Методы улучшения ситуационной осведомленности экипажа воздушного судна на взлетно-посадочных ре-жимах // Авиакосмическое приборостроение. – 2016. – № 5. – С. 33-47.
6. Короленко В.А., Синявский В.К.. Верещагин С.И., Гочиев Н.Х. Парадигма сетецентриче-ского управления и ее влияние на процессы управления войсками. – Режим доступа https://docplayer.ru/39861245-Paradigma-setecentricheskogo-upravleniya-i-ee-vliyanie-na-processy-upravleniya-voyskami.html.
7. Cheng S.,Gang F., Yuan F.,Yong W. Decentralized adaptive awareness coverage control for multi-agent networks // Automatica. – 2011. – Vol. 47. – P. 2749-2756.
8. Pinciroli C., Bonani M., Mondada F., Dorigo M. Adaptation and Awareness in Robot Ensem-bles: Scenarios and Algorithms, in M. Wirsing et al. (eds.): Collective Autonomic Systems, LNCS 8998. – 2015. – P. 471-494.
9. Salmon, P., Stanton, N. A., Walker, G. H., & Green, D. Situation awareness measurement: A review of applicability for C4i environments // Applied Ergonomics. – 2016. – Vol. 37 (2). – P. 225-238. DOI: 10.1016/j.apergo.2005.02.001.
10. Situation Awareness With Systems Of Systems. – Springer-Verlag New York. 2013. – 270 p.
11. Швец Е.А. Разработка моделей картирования и патрулирования коллективом беспилот-ных наземных роботов, использующих техническое зрение и эхолокацию: Автореф. дисс. … канд. техн. наук: [Место защиты: Ин-т проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН]. – 2016. – 139 с. – Режим доступа: http://iitp.ru/upload/content/ 1327/synopsis.pdf.
12. A Cognitive Approach to Situation Awareness: Theory and Application, Simon Banbury (Edi-tor), Routledge, London. – 2st ed. 2016. – 356 p.
13. Abrosimov V. Role Allocation in a Group of Control Objects // in Recent Developments in Intelligent Nature-Inspired Computing, Chapter 10, Heidelberg: Springer-Verlag, IGI Global, 2017. – P. 206-224.
14. Abrosimov V. The Property of Agent’s Sacrifice: Definition, Measure, Effect and Applications // International Journal of Reasoning Based Intelligent Systems. – 2016. – Vol. 8, No. ½. – P. 76-84.
15. Каляев, И.А., Капустян С.Г., Усачев Л.Ж., Метод решения задач распределения целей в группе БЛА сетецентрической системой управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2016, – № 12 (185). – С. 55-70.
16. Likhachev M., Ferguson D., Gordon G., Stentz A., Thrun T., Anytime Dynamic A*: An Any-time, Replanning Algorithm // Proceedings of the Fifteenth International Conference on Au-tomated Planning and Scheduling (ICAPS 2005), June 5-10, 2005, Monterey, California, USA.
17. Savla K., Frazzoli E., Bullo F. Traveling Salesperson Problems for the Dubins Vehicle // IEEE Transactions on Automatic Control. – Jul. 2008. – Vol. 53, No. 6. – P. 1378-1390.
18. Абросимов В.К., Мочалкин А.Н. Роботы как объекты управления в ландшафте интернета вещей // Труды II-й Военно-научной конференции «Роботизация Вооруженных Сил Российской Федерации». – М., 2017. – C. 93-98.
19. Шешалевич В.В. LPWAN-низкопотребляющие сети большого радиуса действия // Связь для Интернета вещей. Безопасность информационных технологий. – 2017. – Т. 24, № 3. – C. 7-17.
20. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Самоорганизация в мультиагентных системах. // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 3 (104). – С. 14-20.
Опубликован
2019-05-07
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ