Найти

Результаты поиска

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

  И.В. Бычков , А.В. Давыдов , М.Ю. Кензин , Н.В. Нагул , А.А. Толстихин

  2023-04-10

  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