ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ СТРАТЕГИЙ И УПРАВЛЕНИЕ ГРУППОЙ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОТЫ ИНФОРМАЦИИ

Аннотация

Рассматриваются различные задачи планирования стратегий и управления группой мо- бильных роботов в сложных динамических условиях при неполной информации о внешней среде. Представлены подходы к решению задач составления эффективного рабочего расписания в условиях непостоянного состава действующей группы, поиска источника нестационарного поля концентрации, супервизорного управления дискретно-событийными системами. Для зада- чи составления верхнеуровневого расписания групповой работы разработана оригинальная математическая модель, сформулированная в терминах задач планирования рабочих смен, а также проблемно-ориентированная модификация эволюционных алгоритмов со специализи- рованных набором эвристик для ее эффективного решения. Поиск и мониторинг источника нестационарного поля концентрации осуществляется с помощью децентрализованной муль- тиагентной стратегии управления, объединяющей элементы бионических и градиентных под- ходов, а также метода генерации искусственных потенциальных полей. Рассмотренная стра- тегия управления обладает низкой вычислительной сложностью, высокой вариативностью по отношению к типам обследуемых полей и легко масштабируется для управления любым дос- тупным количеством мобильных роботов. Последнее имеет особое значение, в частности, при рассмотрении задачи параллельного и независимого мониторинга нескольких источников. Для решения различных задач теории супервизорного управления дискретно-событийными сис- темами, используемыми на различных уровнях иерархической системы управления робототех- ническими комплексами, предложено использовать средства логического вывода, а именно, автоматическое доказательство теорем в исчислении позитивно-образованных формул. Осо- бенности исчисления позволяют эффективно решать сложные задачи управления динамиче- скими системами, а также осуществлять обработку и контроль событий на основе данных об окружающей среде в режиме реального времени в процессе логического вывода. Основанный на позитивно-образованных формулах подход позволяет исследовать свойства дискретно- событийных систем в автоматной форме, синтезировать и моделировать конечные автома- ты для построения и реализации монолитных и модульных супервизоров. Предложена общая схема, объединяющая рассмотренные подходы к управлению группой мобильных роботов на различных уровнях и масштабах времени в рамках единой иерархической системы управления