КОНЦЕПЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОПЕРАТИВНОЙ ГРУППЫ РТК

  • В. Х. Пшихопов НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета
  • А.Р. Гайдук НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета
  • М. Ю. Медведев НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета
  • Д. Н. Гонтарь НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета
  • В.В. Соловьев НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета
  • О.В. Мартьянов НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета
Ключевые слова: Групповое управление, робототехнические комплексы, формирование состава группы, эффективность применения, распределение целей

Аннотация

Рассматривается задача формирования группы автономных робототехнических ком-плексов с целью нейтрализации обнаруженной группы противника. Группа робототехнических комплексов должна быть сформирована таким образом, чтобы поставленная ей задача по нейтрализации обнаруженного противника была выполнена с большой долей вероятности. Поставленная проблема математически представляет собой задачу о назначениях. Исходными данными для решения указанной задачи являются: типы и число объектов обнаруженной груп-пы противника; данные о расположении объектов противника; данные о составе и характери-стиках средств, имеющихся в нашей группировке; тип формируемой группы (робототехниче-ская или смешанная); цель выполнения операции; действия группы по окончании операции. Предлагается решение задачи, базирующееся на оценках эффективности применения отдель-ных робототехнических комплексов. Решение сформулировано в виде последовательности эта-пов. На первом этапе осуществляется расчет априорных эффективностей применения каждо-го элемента обнаруженной группы противника. На втором этапе, исходя из экспертных оце-нок, производится выбор коэффициентов эффективности применения каждого из имеющихся робототехнических комплексов против каждого элемента обнаруженной группы противника. На третьем этапе осуществляется коррекция априорных оценок эффективности применения имеющихся в распоряжении робототехнических комплексов, с учетом выбранных на втором этапе коэффициентов. На четвертом этапе производится формирование группы робототех-нических комплексов таким образом, чтобы ее суммарная эффективность применения превы-шала суммарную эффективность применения обнаруженного противника в 2,0–2.5 раза. Пред-ложенная методика формирования группы позволяет сформировать как количественный, так и качественный состав группы. В статье приводится пример формирования группы, целью которой является нейтрализация обнаруженного противника. Результаты статьи могут использоваться при моделировании групп роботов, обладающих высокой степенью автономно-сти. Такие группы могут не только выполнять поставленную задачу, но в автоматическом режиме составлять план решения задачи.

Литература

1. Makarenko S.I. Robototekhnicheskie kompleksy voennogo naznacheniya – sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya [Military robotic systems – current state and development prospects]. Sistemy upravleniya, svyazi i bezopasnosti [Systems of Control, Communication and Security], 2016, No, 2, pp. 17-28.
2. Dul’nev P.A., Pedenko N.P., Starovoytov S.N., Sychov S.A. K voprosu razvitiya robototekhnicheskikh sredstv sukhoputnykh voysk i otsenki effektivnosti ikh boevogo primeneniya [On the issue of development of robotic means of the land forces and evaluation of the effectiveness of their combat use]. Voennaya mysl' [Military thought], 2019, No. 7, pp. 147-156.
3. Rubtsov I.V. Voprosy sostoyaniya i perspektivy razvitiya otechestvennoy nazemnoy robototekhniki voennogo i spetsial'nogo naznacheniya [Current situation and perspective of devel-opment for ground military and special robotics]. Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFEDU. Engineering Scinces], 2013, No. 3 (140), pp. 23-29.
4. Rizk Y., Awad M., Tunstel E.W. Cooperative heterogeneous multi-robot systems: A survey, ACM Computing Surveys Volume, 2019, Vol. 52 (2).
5. Xu B., Yang Z., Ge Yu., and Peng Z. Coalition Formation in Multi-agent Systems Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm, International Journal of Hybrid Infor-mation Technology, 2015, Vol. 8 (3), pp. 1-8.
6. Tan Y., Zheng Z.-Y. Research Advance in Swarm Robotics. Defense Technology, 2013, Vol. 9 (1), pp. 18-39.
7. Grigin N.V. Organizatsiya sistemy zakupok vooruzheniya i voennoy tekhniki dlya ministerstv oborony vedushchikh stran NATO [Organization of the procurement system for weapons and military equipment for the Ministry of defense of the leading NATO countries]. FGUP Trudy Krylovskogo gosudarstvennogo nauchnogo centra [Proceedings of the Krylov state scientific center], 2017, No. 380, pp. 148-160.
8. Boevoy robot «Ural-9» [Ural-9 combat robot], 2017. Available at: http://huntsmanblog.ru/ boevoj-robot-ural-9/ (accessed 20 February 2020).
9. Boevoy robotizirovannyy kompleks "Nerekhta" [Nerekhta combat robot]. Elektronnyy resurs [Electronic resource]. Novosti VPK [News of the military -industrial complex], 2019. Availa-ble at: https://vpk.name/library/f/nerehta-rtk.html (accessed 20 February 2020).
10. BAS-01G BM "Soratnik", variant № 2. Armiya-2016 [BAS-01G BM "Soratnik", variant 2, Army-2016], 2016. Available at: https://yuripasholok.livejournal.com/9424148.html (accessed 20 February 2020).
11. Zubov V.N. Novye rossiyskie voennye robototekhnicheskie kompleksy [New Russian military robotic systems], Voprosy oboronnoy tekhniki. Seriya 16: Tekhnicheskie sredstva protivodeystviya terrorizmu [Questions of defense equipment. Series 16: Technical means of countering terrorism], 2017, No. 5-6 (107-108), pp. 73-81. ISSN: 2306-1456.
12. Parshin N.M., Stepanov O.A., Kurenkov N.I., Ananjev S.N. Kontseptual'nyy podkhod k otsenke effektivnosti primeneniya sistemy vysokotochnogo oruzhiya v operatsiyakh [A conceptual ap-proach to evaluating the effectiveness of a precision weapon system in operations]. Voennaya mysl' [Military thought], 2019, No. 3, pp. 72-81.
13. Kostin N.A. Metodicheskiy podkhod k opredeleniyu boevykh potentsialov voyskovykh formirovaniy [Methodological approach to determining the combat potential of military for-mations]. Voennaya mysl' [Military thought], 2017, No. 10, pp. 33-48.
14. Brezgin V.S. Metodika rascheta boevykh potentsialov obrazcov vooruzheniya i voennoy tekhniki po rezul'tatam imitatsionnogo modelirovaniya boevykh deystviy [Method of calculating the combat po-tential of weapons and military equipment samples based on the results of simulation of combat op-erations]. Vooruzhenie i ekonomika [Armament and economy], 2009, No. 1 (5), pp. 30-34.
15. Leonov A.V., Trushenkov V.V., Nesterov D.V. Algoritm voenno-ekonomicheskoy otsenki effektivnosti ispol'zovaniya robototekhnicheskikh kompleksov v sostave podrazdeleniy Vooruzhennykh Sil Rossiyskoy Federatsii [Algorithm for military -economic evaluation of the effectiveness of using robotic systems in the armed Forces of the Russian Federation]. Voennaya mysl' [Military thought], 2019, No. 7, pp. 81-90.
16. Burenok V.M., Pogrebnyak R.N., Skotnikov A.P. Metodologiya obosnovaniya perspektiv razvitiya sredstv vooruzhennoy bor'by obshchego naznacheniya [Methodology for substantiat-ing the prospects for the development of General-purpose weapons]. Ed. by V.V. Panov. Mos-cow: Mashinostroenie, 2010, 368 p.
17. Gaiduk A.R., Karkischenko A.N., Pshikhopov V.Kh. O vliyanii RTK VN na effektivnost' ispol'zovaniya VVT [About influence of the military rtk on efficiency use of WMT], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFEDU. Engineering Scinces], 2019, No. 1 (203), pp. 61-74.
18. Gaiduk A.R. Polinomial design of the stochastic optimal, minimal complication system, Lec-ture Notes in Control and Information Sciences, 1990, pp. 611-615.
19. Kalyaev I.A., Gaiduk A.R., Kapustyan S.G. Modeli i algoritmy kollektivnogo upravleniya v gruppakh robotov [Models and algorithms for collective control in robot groups]. Moscow: Fizmatlit, 2009, 280 p.
20. Gaiduk A.R., Kapustyan S.G. Kontseptsiya postroeniya sistem kollektivnogo upravleniya bespilotnymi letatel'nymi apparatami [The concept of building collective control systems for unmanned aerial vehicles], In book: Sistemy radioupravleniya. Kn. 4. Optimizaciya algoritmov upravleniya [Radio control systems. Book 4. Optimization of control algorithms]. Ed. by V.I. Merkulov. Moscow: Radiotekhnika, 2018, pp. 39-46.
21. Geng M., Xu K., Zhou X., Ding B., Wang H., Zhang L. Learning to cooperate via an attention-based communication neural network in decentralized multi-robot exploration, Entropy, 2019, Vol. 21 (3).
22. Martínez-García E.A., Torres-Córdoba R., Carrillo-Saucedo V.M., López-González E. Neural control and coordination of decentralized transportation robots, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 2018, Vol. 232 (5), pp. 519-540.
Опубликован
2020-07-10
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ