КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ РОБОТОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ НА БАЗЕ НЕЙРОКОГНИТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ
Аннотация
Основными целями внедрения роботов в сельское хозяйство являются повышение эффек- тивности и производительности, выполнение трудоемких и опасных задач и решение вопроса не- хватки рабочей силы. Технологические достижения в области обнаружения и управления, а так- же машинного обучения позволили автономным роботам выполнять больше сельскохозяйствен- ных задач. Такие задачи варьируются на всех этапах выращивания: от подготовки земли и посева до мониторинга и сбора урожая. Некоторые сельскохозяйственные роботы уже доступны, и ожидается, что в ближайшие годы их станет еще больше, поскольку технологии обработки больших данных, машинного зрения и легкого захвата и становятся все более точными. В на- стоящее время все большую актуальность приобретает внедрение нескольких взаимодействую- щих роботов в полевых условиях, так как оно имеет хорошие перспективы в снижении производ- ственных затрат и повышении операционной эффективности. Целью данного исследования явля- ется разработка интеллектуальной системы управления группой мобильных роботов на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке нейрокогнитивных алгоритмов управления мультиагентной робототехнической системой сель- скохозяйственного назначения. В работе описан мультиагентный робототехнический комплекс для активной защиты растений в рамках системы «умного» поля. Представлена концепция сис- темы управления группой мобильных роботов на основе моделирования мультиагентных нейро- когнитивных архитектур. Для обеспечения работы многоагентной гетерогенной группы авто- номных роботов предлагается использование нейрокогнитивной модели управления с реализацией отдельных интеллектуальных агентов как на каждом отдельном роботе, так и на базовых стан- циях обслуживания или серверах. При этом, учитывая реализацию рекурсивности в самой архи- тектуре, задача масштабирования подобной системы управления заметно упрощается. Исполь- зование агентов сенсоров и эффекторов для обеспечения обмена знаниями между роботами и центрами принятия решений позволяет минимизировать нагрузку на систему связи и обеспечить запас отказоустойчивости системы управления. Полученные результаты могут быть применены для разработки универсальных систем управления и упрощения масштабирования для различных групп автономных роботов.
