ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ УСЛОВИЙ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ В ГРУППЕ БПЛА

  • И.Б. Сафроненкова Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук
  • А.Б. Клименко Научно-исследовательский институт многопроцессорных вычислительных систем им. А.В. Каляева
Ключевые слова: Группа БПЛА, мониторинг, онтология, распределение вычислительной нагрузки, «туманные» вычисления, «облачные» вычисления

Аннотация

Рассмотрена проблема распределения вычислительной нагрузки в группе беспилот-
ных летательных аппаратов (БПЛА) при осуществлении мониторинга некоторой области
в изменяющихся условиях внешней среды, которая оказывает непосредственное влияние на
потребление бортового энергоресурса. Описан один из этапов решения задачи мониторин-
га, осуществляемого гетерогенной группой БПЛА, заключающийся в распределении БПЛА
по полосам сканирования. Отмечено, что при выполнении данного этапа, отсутствует
возможность учета факторов влияния окружающей среды, что важно ввиду ограниченно-
сти бортовых энергоресурсов. В связи с этим, весьма вероятна ситуация, когда БПЛА не в
состоянии выполнить назначенную на него подзадачу, что ставит под угрозу выполнения
всей миссии группы. Во избежание данной ситуации, предложено использовать методику
принятия решения о необходимости перераспределения нагрузки в группе мобильных робо-
тов (МР). В основе принятия решения лежит процедура онтологического анализа, позво-
ляющая ограничить число вариантов для переноса нагрузки. Разработана модель онтоло-
гии распределения вычислительной нагрузки в группе БПЛА, учитывающая возможность
привлечения дополнительной производительности либо за счет ресурсов соседних БПЛА,
либо за счет устройств «туманного» слоя. Приведены примеры продукционных правил, на
основе которых принимается решение о необходимости переноса нагрузки. Показано, что
при увеличении числа изменений условий окружающей среды, время использования допол-
нительных вычислительных ресурсов уменьшается, что, приводит к необходимости привлечения их большего объема для выполнения поставленной задачи. Проведена сравнительная оценка объема привлекаемых ресурсов при реализации двух методов-аналогов решения задачи переноса вычислительной нагрузки в зависимости от частоты изменений условий
окружающей среды. Результаты вычислительных экспериментов показали, что эффективность применения метода на основе онтологического анализа в динамичной среде выше, чем метода на основе ЛГУ (локальных групп устройств). Это позволяет увеличить
время совместного выполнения миссии группой роботов.

Литература

1. Makhutov N.A., Permyakov V.N., Akhmetkhanov R.S., Dubinin E.F., Zakharov N.S., Reznikov
D.O. i dr. Diagnostika i monitoring sostoyaniya slozhnykh tekhnicheskikh sistem: uchebnoe
posobie [Diagnostics and monitoring of the state of complex technical systems: a textbook].
Tyumen': TIU, 2017, 632 p.
2. Demeshko T.S. Ponyatie, sushchnost', zadachi monitoringa i prognoza v sisteme upravleniya
regionom [The concept, essence, tasks of monitoring and forecasting in the regional management
system], Obrazovanie i nauka bez granits: sotsial'no-gumanitarnye nauki [Education and
science without borders: social and humanitarian sciences], 2020, No. 13, pp. 57-63.
3. Frolov S.V., Lyadov M.A., Komarova I.A., Ostapenko O.A. Sovremennye tendentsii razvitiya
meditsinskikh informatsionnykh sistem monitoringa [Modern trends in medical information systems
for monitoring], Voprosy sovremennoy nauki i praktiki. Universitet im. V.I. Vernadskogo
[Problems of Contemporary Science and PracticeVernadsky University], 2013, No. 2 (46),
pp. 66-75.
4. Kapustyan S.G., Orda-Zhigulina M.V., Orda-Zhigulina D.V. Metod robastno ustoychivogo
uprav eniya dvizheniem gruppy m bi 'nykh r b t v s « ider m» d ya sistem m nit ringa i
prognozirovaniya opasnykh protsessov i obespecheniya bezopasnosti naseleniya i beregovoy
infrastruktury [Method of robustly stable motion control of a group of mobile robots with a leader
for monitoring and diagnostics systems and ensuring the safety of the population and coastal infrastructure],
Nauka Yuga Rossii [Science in the south of Russia], 2021, Vol. 17, No. 2, pp. 66-73.
5. GOST R 53564-2009. Kontrol' sostoyaniya i diagnostika mashin. Monitoring sostoyaniya
oborudovaniya opasnykh proizvodstv. Trebovaniya k sistemam monitoring [Condition monitoring
and diagnostics of machines. Hazardous equipment monitoring. Requirements for monitoring
systems]. Moscow: Standartinform, 2019, 16 p.
6. GOST R 56875-2016. Informatsionnye tekhnologii. Sistemy bezopasnosti kompleksnye i
integrirovannye. Tipovye trebovaniya k arkhitekture i tekhnologiyam intellektual'nykh sistem
monitoringa dlya obespecheniya bezopasnosti predpriyatiy i territoriy [Information technologies. Comprehensive and integrated security systems. Standart requirements for the architecture,
hardware and software intelligent monitoring systems to ensure the safety of enterprises
and territories]. Moscow: Standartinform, 2019, 40 p.
7. Kirsanova A.A., Radchenko G.I., Chernykh A.N. Obzor tekhnologiy organizatsii tumannykh
vychisleniy [Overview of fog computing organization technologies], Vestnik YuUrGU. Seriya:
Vychislitel'naya matematika i informatika [Bulletin of the South Ural State University. Series:
Computational Mathematics and Software Engineering], 2020, No. 9 (3), pp. 35-63.
8. Zhang C. Design and application of fog computing and Internet of Things service platform for
smart city, Future Generation Computer Systems, 2020, Vol. 112, pp. 630-640.
9. Naeem R.Z., Bashir S., Amjad M.F., Abbas H., and Afzal H. Fog computing in internet of
things: Practical applications and future directions, Peer-to-Peer Networking and Applications,
2019, Vol. 12, No. 5, pp. 1236-1262.
10. Kapustyan S.G., Gayduk A.R. Informatsionnoe obespechenie gruppovykh deystviy BLA pri
reshenii zadach monitoringa bol'shikh territoriy [Information support for group actions of uavs
when solving problems of monitoring large territories], Zakonomernosti formirovaniya i
vozdeystviya morskikh, atmosfernykh opasnykh yavleniy i katastrof na pribrezhnuyu zonu RF v
usloviyakh global'nykh klimaticheskikh i industrial'nykh vyzovov: Mater. II Mezhdunarodnoy
nauchnoy konferentsii pamyati chlena-korrespondenta RAN D.G. Matishova ("Opasnye
yavleniya - II"). g. Rostov-na-Donu (6–10 iyulya 2020 g.) [Patterns of formation and impact of
marine, atmospheric hazards and disasters on the coastal zone of the Russian Federation in the
context of global climatic and industrial challenges: Materials of the II International Scientific
Conference in Memory of Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences
D.G. Matishov ("Dangerous Phenomena - II"). Rostov-on-Don (July 6-10, 2020). Rostov-on-
Don: Izd-vo YuNTS RAN, 2020, pp. 332-335.
11. Gorbunov A.A., Galimov A.F. Vliyanie meteorologicheskikh faktorov na primenenie i
bezopasnost' poleta bespilotnykh letatel'nykh apparatov s bortovym retranslyatorom
radiosignala [The influence of meteorological factors on the use and flight safety of unmanned
aerial vehicle with side repeater radio], Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta GPS MCHS
Rossii [Scientific and analytical journal bulletin of the St. Petersburg university of the state fire
service of the ministry of emergency situations of Russia], 2016, Issue No. 1, pp. 7-15.
12. BPLA v usloviyakh arkticheskogo regiona [UAVs in the conditions of the Arctic region],
Neftegaz.ru, 2019. Available at: https://magazine.neftegaz.ru/articles/tsifrovizatsiya/473748-
bpla-v-usloviyakh-arkticheskogo-regiona (accessed 02 July 2021).
13. Mel'nikov A.V., Gayday V.A., Rogozin E.A. Postroenie optimal'noy traektorii poleta
bespilotnogo letatel'nogo apparata pri vypolnenii zadachi poiska [Construction of optimal
flight path of unmanned aircraft when performing a search task], Vestnik voronezhskogo
instituta MVD Rossii [The bulletin of Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of
Russia], 2017, No. 1, pp. 52-62.
14. Kalyaev I.A., Kapustyan S.G., Usachev L.Zh. Metod resheniya zadachi raspredeleniya tseley v
gruppe BPLA setetsentricheskoy sistemoy upravleniya [The method of solving the problem of the
distribution of goals in the group of uavs by network-centric control system], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2016, No. 12 (185), pp. 55-70.
15. Kureychik V.M., Safronenkova I.B. Ontologicheskiy podkhod k realizatsii tekhnologiy
raspredelennykh vychisleniy v seti Internet [An ontological approach to distributed computing
technologies implementation on the internet], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya
SFedU. Engineering Sciences], 2020, No. 4 (214), pp. 71-82.
16. Safronenkova I.B., Klimenko A.B. Otsenka effektivnosti metodov resheniya zadachi perenosa
vychis ite 'n y nagruzki v «tumann y» srede [The efficiency evaluation of workload relocation
pr b em s ving meth ds in «f g-c mputing» envir nment], Izvestiya TulGU. Tekhnicheskie
nauki [Izvestiya Tula State University. Engineering Sciences], 2020, No. 12, pp. 156-165.
17. Noy Natal'ya F, MakGinness Debora L. Razrabotka ontologiy 101: rukovodstvo po sozdaniyu
Vashey pervoy ontologii [Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology].
Available at: http://www.labrate.ru/20181225/razrabotka_ontologiy_101_ruk.pdf (accessed
02 July 2021).
18. Gergel' V.P., Strongin R.G. Osnovy parallel'nykh vychisleniy dlya mnogoprotsessornykh
vychislitel'nykh sistem: ucheb. posobie [Fundamentals of parallel computing for multiprocessor
computing systems. Training manual]. Nizhniy Novgorod: Izd-vo NNGU im.
N.I. Lobachevskogo, 2003, 184 p.
19. Voevodin V.V., Voevodin Vl.V. Parallel'nye vychisleniya [Parallel computing]. Saint Petersburg:
BKhV-Peterburg, 2003, 608 p.
20. Mel'nik E.V., Safronenkova I.B., Klimenko A.B. Formirovanie ogranicheniy v zadache
perenosa vychislitel'noy nagruzki v RSAPR kak uslovie povysheniya kachestva
proektirovaniya [The restrictions forming in the workload relocation problem in DCAD systems
as a condition for design quality increasing], Izvestiya TulGU. Tekhnicheskie nauki
[Izvestiya Tula State University. Engineering Sciences], 2021, No. 2, pp. 357-364.
21. Klimenko A.B., Safronenkova I.B. A Technique of Workload Distribution Based on Parallel
Algorithm Structure Ontology, Advances in Intelligent Systems and Computing, 2019,
Vol. 1046, pp. 37-48.
Опубликован
2021-12-24
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ