СПЕЦИАЛЬНОЕ МОДЕЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ГРУППОВЫМ ПОВЕДЕНИЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

  • О. В. Кофнов Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук
  • С.А. Потрясаев Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук
  • Б.В. Соколов Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук
  • П. М. Трефилов Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
Ключевые слова: Робототехнические средства, проактвное управление, цикл Бойда, групповое поведение, логико-динамическая модель, Behavior-Based Systems

Аннотация

Рассматривается проактивное управление групповым поведением робототехнических
средств на основе поведенческих моделей, где интеллект формируется как результат пове-
дения множества физических сущностей. Исследуемый комплекс представляет собой мно-
жество распределенных агентов, функционирующих в реальном масштабе времени в среде с
возмущающими воздействиями. Для рассматриваемого сетевого объекта используется мо-
дель взаимодействия Дж. Бойда, описывающая цикл работы системы управления этого объ-
екта. Исходными данными для решения поставленной задачи управления являются горизонт
планирования, сценарий действия группы, множество агентов с сопоставленным им набором
элементарных действий, множество предметно ориентированных ограничений на использо-
вание сценария и показатель качества решения задачи управления. Требуется осуществить
распределение агентов в пространстве и во времени на множестве действий сценария с уче-
том всех возможных ограничений. Разработанная технология позволяет опережать воз-
можные сценарии реализации возмущающих воздействий. Используется методология ком-
плексного предсказательного моделирования процессов проактивного управления и координа-
ции поведения самоорганизующейся группы роботов, где в качестве базовых моделей исполь-
зуются новые логико-динамические модели. Одним из основных достоинств разработанных
комбинированных моделей, методов, алгоритмов и программ является обеспечение на кон-
цептуальном, модельно-алгоритмическом, информационном и программном уровнях детали-
зации корректного согласования аналитико-имитационных моделей управления структурной
динамикой сложных динамических объектов с их логико-алгебраическими и логико-
лингвистическими аналогами (моделями), построенными на основе интеллектуальных ин-
формационных технологий. Также разработан специализированный язык описания и исследо-
вания как задач моделирования, планирования, проактивного мониторинга и управления ука-
занными объектами, так и задач диалогового взаимодействия, планирования вычислений,
обработки данных и знаний. Основное отличие и достоинство предложенного подхода со-
стоит в том, что задачи моделирования, планирования и управления конфигурацией и рекон-
фигурацией робототехнических средств решаются не изолировано, а интегрировано в рам-
ках общей проблемы проактивного управления структурной динамикой.

Литература

1. Panteleev M.G. Formal'naya model' operezhayushchego interaktivnogo planirovaniya deystviy
intellektual'nykh agentov real'nogo vremeni [Formal model of advanced interactive planning
of actions of intelligent real-time agents], XIV natsional'naya konferentsiya po iskusstvennomu
intellektu s mezhdunarodnym uchastiem KII-2014 (24-27 oktyabrya 2014 g., Kazan', Rossiya):
Tr. Konferentsii [XIV National Conference on Artificial Intelligence with International participation
CII-2014 (October 24-27, 2014, Kazan, Russia): Proceedings of the conference].
In 3 vol. Vol. 1. Kazan': Izd-vo RITS «Shkola», 2014, pp. 323-333.
2. Gorodetskiy V.I., Samoylov V.V., Trotskiy D.V. Bazovaya ontologiya kollektivnogo
povedeniya avtonomnykh agentov i ee rasshireniya [Basic ontology of collective behavior of
autonomous agents and its extensions], Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya [Izvestiya
RAS. Theory and control systems], 2015, No. 5, pp. 102-121.
3. Fedunov B.E. Intellektual'nye agenty v bazakh znaniy bortovykh operativno-sovetuyushchikh
ekspertnykh sistemakh tipovykh situatsiy funktsionirovaniya antropotsentricheskogo ob"ekta
[Intelligent agents in the knowledge bases of on-board operational-advising expert systems of
typical situations of functioning of an anthropocentric object], Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy
upravleniya [Izvestiya RAS. Theory and control systems], 2019, No. 6, pp. 90-102.
4. Fedunov B.E. Bortovye intellektual'nye sistemy takticheskogo urovnya dlya antropotsentricheskikh
ob"ektov [On-board intelligent systems of the tactical level for anthropocentric objects]. Moscow:
De`Libri, 2018, 246 p.
5. Gorodetskiy V.I., Serebryakov S.V., Trotskiy D.V. Sredstva spetsifikatsii i instrumental'noy
podderzhki komandnogo povedeniya avtonomnykh agentov [Means of specification and instrumental
support of command behavior of autonomous agents], Izvestiya YuFU [Izvestiya
SFedU], 2011, No. 3, pp. 116-133.
6. Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Intellektual'nye tekhnologii monitoringa i
upravleniya strukturnoy dinamikoy slozhnykh tekhnicheskikh ob"ektov [Intelligent technologies
for monitoring and controlling the structural dynamics of complex technical objects].
Moscow: Nauka, 2006, 410 p.
7. Mikoni S.V., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Kvalimetriya modeley i polimodel'nykh kompleksov
[Qualimetry of models and polymodel complexes]. Moscow: RAN, 2018, 314 p.
8. Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Teoreticheskie i tekhnologicheskie osnovy
kontseptsii proaktivnogo monitoringa i upravleniya slozhnymi ob"ektami [Theoretical and
technological bases of the concept of proactive monitoring and management of complex objects],
Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2015,
No. 1 (162), pp. 162-174.
9. Okhtilev M.Yu., Mustafin N.G., Miller V.E., Sokolov B.V. Kontseptsiya proaktivnogo upravleniya
slozhnymi ob"ektami: teoreticheskie i tekhnologicheskie osnovy [The concept of proactive management
of complex objects: theoretical and technological foundations], Izvestiya Vuzov.
Priborostroenie [Izvestiya Vuzov. Instrumentation], 2014, Vol. 57, No. 11, pp. 7-15.
10. Averin G.V., Zvyagintseva A.V., Shvetsova A.A. O podkhodakh k predskazatel'nomu
modelirovaniyu slozhnykh sistem [On approaches to predictive modeling of complex systems],
Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya
«Ekonomika. Informatika» [Scientific Bulletin of the Belgorod State University. Series" Economy.
Informatics"], 2018, Vol. 45, No. 1, pp. 140-148.
11. Kuleshov A.P. Kognitivnye tekhnologii v adaptivnykh modelyakh slozhnykh ob"ektov [Cognitive
technologies in adaptive models of complex objects], Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye
sistemy [Information technologies and computing systems], 2008, Issue 1, pp. 18-29.
12. Kuleshov A.P. Tekhnologiya bystrogo vychisleniya kharakteristik slozhnykh tekhnicheskikh
ob"ektov [Technology of fast calculation of characteristics of complex technical objects],
Informatsionnye tekhnologii [Information technologies], 2006, Issue 3, pp. 4-11.
13. Bernshteyn A.V., Kuleshov A.P. Postroenie ortogonal'nykh nelineynykh mnogoobraziy v
zadachakh snizheniya razmernosti [Construction of orthogonal nonlinear manifolds in dimension
reduction problems], Tr. VII Mezhdunarodnoy shkoly-seminara «Mnogomernyy
statisticheskiy analiz i ekonometrika». Tsakhkadzor, 2008 [Proceedings of the VII International
School-Seminar "Multidimensional Statistical Analysis and Econometrics". Tsakhkadzor,
2008], pp. 25-27.
14. Bernshteyn A.V., Kuleshov A.P. Kognitivnye tekhnologii v probleme snizheniya razmernosti
opisaniya geometricheskikh ob"ektov [Cognitive technologies in the problem of reducing the
dimension of the description of geometric objects], Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye
sistemy [Information technologies and computational systems], 2008, No. 2, pp. 6-19.
15. Ivanova E.P., Chernova S.S. Snizhenie razmernosti slozhnykh geometricheskikh ob"ektov pri
nalichii chastnykh parametricheskikh modeley [Reducing the dimension of complex geometric
objects in the presence of private parametric models], Iskusstvennyy intellekt i prinyatie
resheniy [Artificial intelligence and decision-making], 2009, No. 3, pp. 53-58.
16. Bukhanovskiy A.V., Koval'chuk S.V., Mar'in S.V. Intellektual'nye vysokoproizvoditel'nye
programmnye kompleksy modelirovaniya slozhnykh sistem: kontseptsiya, arkhitektura i
primery realizatsii [Intelligent high-performance software complexes for modeling complex
systems: concept, architecture, and Implementation examples], Izvestiya vuzov.
Priborostroenie [Izvestiya vuzov. Instrumentation], 2009, Vol. 52, No. 10, pp. 5-24.
17. Ivanov S.V., Bukhanovskiy A.V. Analiz neopredelennosti predskazatel'nogo modelirovaniya
slozhnykh sistem: usvoenie dannykh i ansamblevye tekhnologii [Uncertainty analysis of predictive
modeling of complex systems: data assimilation and ensemble technologies], Izvestiya
vuzov. Priborostroenie [Izvestiya vuzov. Instrumentation], 2013, Vol. 56, No. 12, pp. 66-68.
18. Pavlov A.N., Kulakov A.Yu., Potryasaev S.A., Sokolov B.V. Metody, algoritmy i tekhnologii
rekonfiguratsii bortovykh sistem malomassorazmernykh kosmicheskikh apparatov [Methods,
algorithms and technologies of reconfiguration of onboard systems of small-mass-sized spacecraft],
Izvestiya vuzov. Priborostroenie [Izvestiya vuzov. Instrumentation], 2018, Vol. 61,
No. 7, pp. 596-603.
19. Kalinin V.N., Sokolov B.V. Multiple-model description of control processes for air-spacecrafts,
Journal Computer System Science International, 1996, No. 6, pp. 192-199.
20. Kalinin V.N., Sokolov B.V. Optimal planning of the process of interaction of mov-ing operating
objects, Int. J. Differ. Equ., 1985, Vol. 21, pp. 502-506.
21. Nauchno-tekhnicheskiy otchet (promezhutochnyy) po teme “Razrabotka tekhnologii i sozdanie
eksperimental'nykh programmnykh kompleksov upravleniya konfiguratsiey bortovykh sistem
malomassogabaritnykh KA v interesakh povysheniya ikh zhivuchesti” (shifr “TekhnologiyaSG-3.3.3.1”) [Scientific and technical report (interim) on the topic "Development of technology
and creation of experimental software systems for controlling the configuration of onboard
systems of small-mass spacecraft in the interests of increasing their survivability” (code"
Technologia-SG-3.3.3.1”)]. Saint Petersburg: SPIIRAN, 2018, 450 p.
22. Kokorin S.V., Potryasaev S.A., Sokolov B.V. Kombinirovannyy metod planirovaniya operatsiy
i raspredeleniya resursov sistemy upravleniya aktivnymi podvizhnymi ob"ektami [Combined
method of planning operations and resource allocation of the active mobile objects management
system], Izvestiya vuzov. Priborostroenie [Izvestiya vuzov. Instrumentation], 2012,
Vol. 55, No. 11, pp. 17-22.
23. Potryasaev S.A. Kompleksnoe modelirovanie slozhnykh protsessov na osnove notatsii BPMN
[Complex modeling of complex processes based on BPMN notation], Priborostroenie [Instrumentation],
2016, No. 11, pp. 913-920.
Опубликован
2021-04-04
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ