Найти

Результаты поиска

• КОНЦЕПЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОПЕРАТИВНОЙ ГРУППЫ РТК

  В. Х. Пшихопов, А.Р. Гайдук, М. Ю. Медведев, Д. Н. Гонтарь, В.В. Соловьев, О.В. Мартьянов

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача формирования группы автономных робототехнических ком-плексов с целью нейтрализации обнаруженной группы противника. Группа робототехнических комплексов должна быть сформирована таким образом, чтобы поставленная ей задача по нейтрализации обнаруженного противника была выполнена с большой долей вероятности. Поставленная проблема математически представляет собой задачу о назначениях. Исходными данными для решения указанной задачи являются: типы и число объектов обнаруженной груп-пы противника; данные о расположении объектов противника; данные о составе и характери-стиках средств, имеющихся в нашей группировке; тип формируемой группы (робототехниче-ская или смешанная); цель выполнения операции; действия группы по окончании операции. Предлагается решение задачи, базирующееся на оценках эффективности применения отдель-ных робототехнических комплексов. Решение сформулировано в виде последовательности эта-пов. На первом этапе осуществляется расчет априорных эффективностей применения каждо-го элемента обнаруженной группы противника. На втором этапе, исходя из экспертных оце-нок, производится выбор коэффициентов эффективности применения каждого из имеющихся робототехнических комплексов против каждого элемента обнаруженной группы противника. На третьем этапе осуществляется коррекция априорных оценок эффективности применения имеющихся в распоряжении робототехнических комплексов, с учетом выбранных на втором этапе коэффициентов. На четвертом этапе производится формирование группы робототех-нических комплексов таким образом, чтобы ее суммарная эффективность применения превы-шала суммарную эффективность применения обнаруженного противника в 2,0–2.5 раза. Пред-ложенная методика формирования группы позволяет сформировать как количественный, так и качественный состав группы. В статье приводится пример формирования группы, целью которой является нейтрализация обнаруженного противника. Результаты статьи могут использоваться при моделировании групп роботов, обладающих высокой степенью автономно-сти. Такие группы могут не только выполнять поставленную задачу, но в автоматическом режиме составлять план решения задачи.

• СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО И ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМОВ ДВИЖЕНИЯ СТРОЕМ БЛА МУЛЬТИКОПТЕРНОГО ТИПА

  М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Развитие робототехнических комплексов делает актуальным их групповое примене-
  ние для решения различных задач. Эффективность выполнения задач обнаружения и опре-
  деления координат объектов группой роботов существенно зависит от точности под-
  держания заданного строя. В этой связи практический интерес представляет задача оп-
  ределения алгоритмов планирования движения, обеспечивающих наибольшую точности
  поддержания заданного строя. Данная статья посвящена исследованию точности под-
  держания строя группой БЛА мультикоптерного типа с использованием централизованно-
  го алгоритма планирования движения и децентрализованного алгоритма. В централизо-
  ванном алгоритме используется ведущий БЛА, который передает свои координаты ведо-
  мым БЛА. На основании полученных координат и заданной структуре строя ведомые БЛА
  планируют свое движение. В децентрализованной систем соседние БЛА группы передают
  свои координаты друг другу, на основании чего планируется движение отдельного БЛА.
  Точность исследуется в зависимости от погрешностей навигационной системы и часто-
  ты обновления данных о положении ведущего или соседних БЛА. Полагается, что БЛА
  группы в дискретные моменты времени определяют свои координаты, используя внешнюю
  навигационную систему. Централизованный и децентрализованный алгоритмы отрабаты-
  ваются одинаковой системой управления движением. Алгоритмы исследуются в данной
  статье методами численного моделирования. В процессе моделирования учитываются
  модели кинематики, динамики и исполнительных механизмов, а также модели формирова-
  ния погрешностей навигационной системы. Показано, что децентрализованный алгоритм
  группового планирования движения обеспечивает более высокую точность по сравнению с
  централизованным алгоритмом. Однако техническая реализация децентрализованного
  алгоритма более сложна с точки зрения организации системы групповой связи. В центра-
  лизованной систем должна быть реализована передача данных от ведущего БЛА ведомым.
  В децентрализованной системе требуется реализовать сетевую связь.

• МЕТОД ОЦЕНКИ КООРДИНАТ БЛА ПО ИЗМЕРЕННЫМ ЛОКАЛЬНЫМ РАССТОЯНИЯМ МЕЖДУ ЭЛЕМЕНТАМИ ГРУППЫ

  В. А. Костюков , Е.Ю. Косенко , М. Ю. Медведев , В.Х. Пшихопов , М. В. Мамченко

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  В связи с развитием средств мобильной робототехники проблема корректного реше-
  ния навигационных задач является одной из первостепенных, наряду с проблемами авто-
  матического управления и обеспечения информационного канала связи заданных надежно-
  сти, быстродействия и пропускной способности. Для осуществления навигации беспилот-
  ный летательный аппарат (БЛА) может использовать собственную инерциальную нави-
  гационную систему (ИНС), а также систему спутниковой навигации (СНС). Целью данной
  статьи является разработка метода уменьшения погрешностей работы инерциальной
  навигационной системы БЛА, вызванных наличием случайной и систематической погреш-
  ностей. При этом рассматривается случай монотонного возрастания систематической
  погрешности со временем. Навигационные данные, полученные со спутника, как правило, не
  содержат значительной систематической погрешности определения координат. Однако
  спутниковый сигнал может пропадать на время, значительно большее периода трансля-
  ции со спутника навигационных данных в обычном режиме. В следствие этого возникает
  проблема увеличения точности данных, получаемых от инерциальной навигационной сис-
  темы. Данная проблема особенной актуальная при групповом использовании БЛА. При ре-
  шении задач группового управления возникает необходимость предотвращать столкнове-
  ния аппаратов и возможные коллизии уже на стадии планирования движения. Кроме того,
  для решения целого ряда групповых задач, таких как мониторинг местности, проведение
  спасательных операций, поиск объектов на заданной территории, совместное транспор-
  тирование груза, отдельные объекты группы должны слаженно перемещаться в про-
  странстве с большой точностью. Это накладывает еще более жесткие ограничения по
  точности отработки ИНС и частоте информационного обмена по СНС. В настоящей
  статье предлагается метод, позволяющий по данным, полученным от локальных систем,
  осуществляющих измерение взаимных расстояний между объектами группы, скорректи-
  ровать оценки собственных координат таким образом, чтобы в результате уменьшить
  среднеквадратическое отклонение скорректированного набора точек от истинных поло-
  жений объектов в данный момент времени. Также метод позволяет уменьшить макси-
  мальное значение соответствующего отклонения по сравнению с исходным набором оце-
  нок, полученных из навигационных данных ИНС. Метод демонстрируется на примере по-
  вышения точности определения глобальных координат в группе БЛА.

• МЕТОДИКА И МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМЫ ГРУППОВОГО УПРАВЛЕНИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫМИ ПЛАТФОРМАМИ

  А. С. Болдырев, А.Л. Веревкин, К. В. Пшихопова, Л. С. Веревкина

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Одним из актуальных направлений развития робототехники являются проектиро-
  вание систем группового управления. В предложенной структуре группа из пяти роботи-
  зированных платформ (РП) управляется с носимого или стационарного пультов. Такой
  состав группы предопределяет схемы с перестраиваемыми связями между составными
  частями и изменением принципов функционирования. В статье приведены эксперимен-
  тальные исследования вычислительной эффективности методов планирования траекто-
  рий РП в пространстве и определены оптимальный метод и требуемые параметры вы-
  числителя РП. Рассмотрены варианты схем с разным числом РП и модели холодного ре-
  зервирования РП, пультов и общего всей системы. При таком многообразии конфигураций
  возникают проблемы, обоснования и выбора методов расчета, и однозначного, обобщен-
  ного представления параметров надежности системы группового управления. Повышен-
  ные требования к надежности компонент системы группового управления, требуют
  точной оценки надежности и продиктованы значительной стоимостью оборудования и
  функциональным назначением. Разработанная методика предназначена для моделирова-
  ния надежности разработанной системы группового управления роботизированными
  платформами РП. В предложенной методике показано использование структурного,
  вероятностного и матричного методов для расчета моделей надежности системы груп-
  пового управления. А также предложен подход к моделированию надежности целочислен-
  ного, избыточного, скользящего, холодного резервирования РП и пультов управления. Полу-
  ченные результаты численных расчетов параметров надежности системы группового
  управления, позволяют оценить риски и выбирать режимы, в зависимости от требуемой
  эффективности выполнения миссии.

• МЕТОД ДЕТЕКЦИИ ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ЗНАКОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

  А. Н. Каркищенко , В. Б. Мнухин

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Целью исследования является разработка метода детекции характерных точек
  цифрового изображения, обладающего устойчивостью по отношению к определенному
  классу преобразований яркости. Необходимость в подобном методе обусловлена потреб-
  ностями выделения ключевых точек изображений в системах видеонаблюдения и распозна-
  вания лиц, зачастую работающих в условиях меняющейся освещенности. Особенностью
  предлагаемого метода, отличающего его от ряда известных подходов к проблеме выделе-
  ния характерных точек, является использование так называемого знакового представле-
  ния изображений. В отличие от обычного задания цифрового изображения дискретной
  функцией яркости, при знаковом представлении изображение задается в виде ориентиро-
  ванного графа, соответствующего бинарному отношению увеличения яркости на множе-
  стве пикселей. Тем самым, знаковое представление определяет не единственное изобра-
  жение, а множество изображений, функции яркости которых связаны строго монотон-
  ными преобразованиями яркости. Именно это свойство знакового представления опреде-
  ляет его эффективность для решения задач, обусловленных поставленной выше целью.
  Особенностью рассматриваемого метода является особый подход к интерпретации ха-
  рактерных точек изображения. Это понятие в теории обработки изображений не явля-
  ется строго определенным; можно сказать, что характерная точка отличается повышен-
  ной «сложностью» структуры изображения в её окрестности. Поскольку знаковое пред-
  ставление изображения может быть представлено в виде ориентированного графа, в дан-
  ной работе для оценки меры сложности локальной окрестности его вершин предложено
  использовать известный в спектральной теории графов метод ранжирования, основанный
  на теореме Перрона-Фробениуса. Его суть состоит в том, что в качестве меры сложности
  вершины выступает значение компоненты так называемого перроновского собственного
  вектора матрицы смежностей данного графа. Для проведения экспериментальных исследований предложенного подхода был разработан комплекс программ, результаты работы которых подтверждают работоспособность метода и демонстрируют, что с его помощью
  удается на модельных примерах получать близкие к ожидаемым результаты. В работе
  предложен также ряд рекомендаций по применению данного метода.

• РАЗРАБОТКА МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ГРУППЫ АНПА В НЕИЗВЕСТНОЙ СРЕДЕ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ

  А.М. Маевский , Р. О. Морозов , А. Е. Горелый , В. А. Рыжов

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема организации группового движения морских робототех-
  нических комплексов (МРТК), в частности автономных необитаемых подводных аппара-
  тов (АНПА), в априори неизвестной среде с препятствиями. Выполнен краткий анализ
  существующих проектов по тематике группового управления МРТК, и алгоритмов плани-
  рования движения. Наличие многочисленных исследований по данному направлению под-
  тверждает актуальность обозначенной проблемы. Приведена формальная постановка
  задачи движения четырех роботов строем. Предлагаемый в работе метод планированиядвижения группы основан на комбинированном подходе, который организует многоуровне-
  вое решение к организации перемещения МРТК. На верхнем уровне разработана система
  глобального планирования и отработки миссии на основе метода случайных деревьев ко-
  торая обеспечивает общее перемещение группы на основе априорной информации о со-
  стоянии среды. Система планирования нижнего уровня корректирует глобальную траек-
  торию, позволяя объектам на локальном уровне осуществлять передвижение и взаимодей-
  ствие агентов в группе, в том числе обеспечивает их безаварийное перемещение в про-
  странстве и выход из областей локальных минимумов. В работе приводится подробное
  аналитическое описание разработанного алгоритма и блок-схема его функционирования.
  Проведено численное моделирование движения группы из 4 АНПА в недетерминированной
  среде с неподвижными препятствиями. Моделирование проводилось с учетом препятст-
  вий различной формы и сложности. Результаты математического моделирования проде-
  монстрировали решение задачи выхода группы АНПА из области локального минимума.
  Приведены натурные испытания на примере группы из трёх безэкипажных катеров, в ре-
  зультате которых группа подвижных объектов сформировала строй и осуществила пере-
  мещение заданным строем в целевые позиции и вернулась в конечную зону. Кроме того,
  разработанный в рамках данной статьи модуль локального планирования был интегриро-
  ван в программное обеспечение системы планирования подводного глайдера «Тень». В конце
  рассматриваются полученные результаты работы предложенного метода и его дальней-
  шее развитие, в частности его применение в трехмерной постановке задачи.

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

  О. В. Кофнов , С.А. Потрясаев , Б.В. Соколов , П. М. Трефилов

  2021-04-04

  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.

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

  И.Б. Сафроненкова , А.Б. Клименко

  2021-12-24

  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.

• МЕТОДИКА АНАЛИЗА ОТКАЗОБЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМ И АГРЕГАТОВ МУЛЬТИАГЕНТТНОЙ ГРУППЫ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

  А. С. Болдырев , А.Л. Веревкин , Л.С. Веревкина

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Областями применения CALS-технологий принято считать: совершенствование
  деятельности в области разнородных процессов, происходящих на всех этапах жизненного
  цикла (ЖЦ) продукции; управление цепочками поставок в течение всего ЖЦ продукции (от
  создания концепции изделия до его утилизации); электронная интеграция организаций(предприятий), участвующих в этих процессах на различных этапах ЖЦ; управление под-
  держкой ЖЦ продукции Одними из актуальных направлений развития в авиационной от-
  расли являются: мултиагентные технологии повышения эффективности летательных
  аппаратов (ЛА разного типа в группе и единой миссии) и CALS-технологии. В статье пред-
  ложена методика анализа отказобезопасности систем и агрегатов мультиагенттной
  группы ЛА в целом, по типам ЛА, их системам, агрегатам. Методика дана на примере
  статистических данных АП и ПАП 16 систем: пилотажно-навигационной, выхлопа, зажи-
  гания, топливной, управления, электроснабжения, кондиционирования; гидравлической,
  радиоаппаратуры связи, приборов контроля, и агрегатов: двигатель, воздушные винты,
  крылья, окна, фонарь, десяти самолетов Ан-2, Л-410, Як-40, Ан-24, Ту-134, Як-42, Ту-154,
  Ил-62, Ил-62М, Ил-86. В предложенной методике анализа статистических данных АП и
  ПАП используются преобразования с матрицами, которые позволяют не ограничиваться
  числом систем, агрегатов, и самих ЛА. Рассчитано время работы до функционального
  отказа систем и агрегатов по типам ЛА Определена средняя вероятность функционально-
  го отказа каждой из систем и агрегатов в мультиагентной группе, и время до функцио-
  нального отказа в целом мультиагентной группы из 10 ЛА, которое составило 132,5 часа и
  определено, что ПАП и АП с большей вероятностью произойдут с шасси и двигателем ЛА.
  Приведенная методика позволяет: соотносить количественные требования по надежно-
  сти к системам и агрегатам с учетом случайных факторов и факторов неопределенно-
  сти; давать оценку выполнимости установленных требований к надежности; проводить
  сравнительный анализ и обоснование выбора рационального варианта состава группы ЛА.

• УПРАВЛЕНИЕ ГРУППОЙ БПЛА ПРИ ОТРАБОТКЕ КРИЗИСНЫХ ПОЛЕТНЫХ СИТУАЦИЙ В РЕШЕНИИ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАДАЧ

  А.И. Савельев , В.В. Лебедева , И.В. Лебедев , К.В. Камынин , Л.Д. Кузнецов , А.Л. Ронжин

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  В работе обоснована актуальность разработки алгоритмов управления группой БпЛА
  при возникновении кризисных ситуаций, влияющих на выполнение поставленной задачи по
  доставке грузов в труднодоступные места. Описан алгоритм автономного коллективного
  (децентрализованного) управления группой БпЛА при выполнении целевой задачи транспор-
  тировки грузов, а также комбинированного управления при возникновении кризисных ситуа-
  ций, когда режим автономного управления невозможно реализовать в полном объеме. Под-
  робно описан алгоритм отработки кризисной ситуации при нехватке энергетического ресур-
  са на борту БпЛА и возврате агентов группы на стартовую позицию. Представлены резуль-
  таты моделирование движения группы БпЛА мультироторного и самолетного типов и от-
  работки кризисной ситуации по управлению группой БпЛА на основе информации о запасах
  энергетических или топливных ресурсов. В ходе проведения экспериментов итеративно вы-
  полнялся расчет остатка топлива при движении БпЛА в точку посадки, а также количест-
  ва топлива, доступного БпЛА в данный момент времени. В результате экспериментов было
  выявлено, что время расчета остатка энергетического ресурса не превышает 6,792 мс.
  В случае, если топливо заканчивается у лидера, миссия транспортировки груза завершается
  досрочно, поскольку не может быть выполнена без участия лидера. При выходе из строя
  нескольких ведомых миссия может быть продолжена в том случае, если их количество не
  превышает заданного значения, критичного для продолжения миссии доставки груза. Приве-
  дены результаты экспериментальных исследований моделированию полета БпЛА с грузом, в
  ходе которых выполнялось построение полетной маршрута, имитирующего криволинейную
  траекторию движения в городских условиях от точки старта до конечной точки, где проис-
  ходит посадка БпЛА и передача груза. В экспериментах использовался разработанные БпЛА
  и бортовая система крепления термоконтейнера. При проведении летных испытаний сред-
  няя скорость горизонтального движения БпЛА была задана 10 м/с. Протяженность полета
  составляла 5350 м. Время, затраченное на полет, составило 13 мин. 51 с.

• ОЦЕНКА ОСУЩЕСТВИМОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ПРИ ГРУППОВОМ ОБСЛУЖИВАНИИ

  В.А. Павский , К.В. Павский

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Рост производительности вычислительных систем (ВС) связан как с масштабируе-
  мостью, так и с развитием архитектуры вычислительных элементов системы. Кластер-
  ные ВС, которые являются масштабируемыми, составляют 93% суперкомпьютеров спи-
  ска Top500 и относятся к высокопроизводительным. При этом по – прежнему остается
  проблема эффективного и полного использования всего имеющегося вычислительного ре-
  сурса суперкомпьютера и ВС для решения пользовательских задач. Отказы элементарных
  машин (узлов, вычислительных модулей) снижают технико-экономическую эффектив-
  ность вычислительных систем и эффективность решения пользовательских задач. По-
  этому при планировании процесса решения задач, уменьшение потерь времени на восста-
  новление ВС от сбоев, отказов является важной задачей. Для количественной оценки по-
  тенциальных возможностей вычислительных систем используются показатели осущест-
  вимости решения задач. Эти показатели характеризуют качество работы систем с уче-
  том надежности, временных характеристик и параметров обслуживания поступающих
  задач. В работе предлагается математическая модель функционирования вычислительной
  системы с накопителем при групповом обслуживании потока задач. Математическая
  модель использует методы теории массового обслуживания, основанных на теории веро-
  ятностей и системах дифференциальных уравнений. Следует заметить, что методика
  составления систем дифференциальных уравнений достаточна проста, если представлена
  соответствующая им граф-схема. Однако точное решение систем уравнений и, как прави-
  ло, в элементарных функциях, не существует, либо формулы труднообозримы. Здесь реше-
  ние получено в стационарном режиме функционирования системы массового обслужива-
  ния. Рассчитаны показатели, позволяющие оценить наполненность накопителя. Получен-
  ные аналитические решения просты, могут быть использованы для экспресс-анализа
  функционирования вычислительных систем.

• МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ УКЛОНЕНИЯ РОЯ ОТ ВОЗДЕЙСТВИЯ АНТОГОНИСТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ

  В.К. Абросимов , Г.А. Долгов , Е. С. Михайлова

  6-19

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Одним из приоритетных направлений теории группового управления на близлежащую перспективу является роевое управление группами малых беспилотных летательных аппаратов – микро-, мини- и нано- классов, выполняющих коллективную задачу в условиях воздействия противника. Здесь сталкиваются две антагонистические стратегии-минимизации потерь с точки зрения атакующего
  роя и максимизации таких потерь с точки зрения системы обороны. Цель исследования: разработка
  подхода к решению практической задачи – проникновения роя беспилотных летательных аппаратов на
  охраняемый системой обороны объект. Задачи исследования заключались в анализе характеристик
  факторов, влияющих на процессы обнаружения, сопровождения, распознавания намерений роя систе-
  мой обороны и разработка модели машинного обучения создания пространственно-временных форма-
  ций, минимизирующих число пораженных системой обороны элементов роя. В качестве основных па-
  раметров системы обороны выделены дальность обнаружения и продолжительность распознавания
  роя, время на принятие решения по действиям роя, размер зоны поражения средств обороны. В каче-
  стве метода исследования выбран метод машинного обучения на сверточных нейронных сетях с под-
  креплением. Эффект противодействия системе обороны создается за счет динамичности роя; он
  может активно маневрировать, создавая в процессе осуществления миссии пространственно-
  временные маневры. Для моделирования ситуации «Рой vs Система обороны» вводится агент роя (ней-
  ронная сеть с архитектурой трансформер, которая инициирует формации роя) и агент системы обо-
  роны, которая распознает рой и атакует его, создавая зону поражения в условном центре масс роя.
  Рой руководствуется стохастическим правилом, предлагая системе обороны (среде) отреагировать
  на его маневр. Среда отвечает атакой роя, образуя поражающий фактор в той точке, в которой
  предположительно окажется рой или основная часть роя. Наградой стратегии роя выступает число
  неуничтоженных объектов в условиях выполнения ограничений; для системы обороны эта «награда»
  выступает как «наказание». В процессе машинного обучения установлено интересное явление: каждый
  элемент роя, оставаясь в рамках заданного пространства и реализуя биологические принципы роевого
  управления без Лидера самостоятельно уклоняется от области поражения, что в совокупности созда-
  ет случайную для средств обороны пространственно-временную формацию с минимальными потерями
  элементов роя. Таким образом, методом машинного обучения с подкреплением создана модель, позво-
  ляющая варьировать поведением роя и синтезировать пространственно-временных формации, за-
  трудняющие обнаружение, сопровождение, распознавание намерений и принятие решений по воздей-
  ствию системы обороны на рой атакующих малых беспилотных летательных аппаратов, а также
  существенно снизить их потери

• МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ СВОЕВРЕМЕННОЙ ДОСТАВКИ ГРУЗОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРУППИРОВКИ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

  Е.Д. Григорьева , В.А. Ушаков

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Целью исследования является повышение качества оперативного планирования (программ-
  ного управления) логистических процессов в условиях современных городских систем при взаимо-
  действии группировки робототехнических комплексов. Качество управления в рамках данного
  исследования будет оцениваться по количеству доставок выполненных позже установленных ди-
  рективных сроков. Поставленная в ходе исследования цель декомпозируется на следующие задачи:
  системный анализ современного состояния исследований в области логистики мегаполиса, выпол-
  нение содержательной и формальной постановки задачи оперативного планирования логистиче-
  ских процессов в мегаполисе с использованием группировки робототехнических комплексов, разра-
  ботка модели и алгоритма оперативного планирования логистических процессов в мегаполисе с
  использованием группировки робототехнических комплексов, разработка специального модельно-
  алгоритмического обеспечения и его программного прототипа решения задачи оперативного пла-
  нирования логистических процессов в мегаполисе с использованием группировки робототехниче-
  ских комплексов. Проактивное (упреждающего) управление группировкой робототехнических
  комплексов при решении транспортно-логистических задач в мегаполисе в рамках концепции «Ум-
  ный город» позволяет повысить экономическую эффективность доставки грузов. В рамках ста-
  тьи рассматривается научно-техническая задача синтеза технологий (планов) своевременной
  доставки малогабаритных грузов с использованием группировки робототехнических комплексов.
  Теоретическая значимость заключается в применении концепции комплексного (системного) мо-
  делирования и проактивного (упреждающего) управления, а практическая значимость – в обеспе-
  чении своевременной доставки грузов с использованием группировки робототехнических комплек-
  сов в условиях мегаполиса. В статье рассмотрен пример решения задачи оперативного планирова-
  ния логистических процессов на примере Иннополиса с использованием характеристик роботов-
  доставщиков компании Яндекс (в качестве робототехнических комплексов). В ходе исследования
  проведен анализ различных вариантов целевых функций: максимизация прибыли и минимизация
  времени доставки; максимизация прибыли и минимизация времени; минимизация количества ро-
  бототехнических комплексов. Показателями оценки полученных результатов были выбраны: сум-
  марная прибыль от доставок; количество доставок, доставленных не вовремя и общее количество
  выполненных заказов. Наиболее подходящими целевыми функциями для решения задачи являются
  минимизация времени или одновременная минимизация времени и максимизация прибыли. Кроме
  того, в заключении приведены направления дальнейших исследований

• ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ГРУППЫ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ ПРИ НАЛИЧИИ СТАЦИОНАРНЫХ И ПОДВИЖНЫХ ПРЕПЯТСТВИЙ

  Л. А. Рыбак , Д.И. Малышев , Д. А. Дьяконов , А. А. Мамченкова

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается метод планирования траектории движения группы мобильных роботов,
  обеспечивающий безопасное перемещение и исключающий возможность столкновений как между
  самими роботами, так и с внешними препятствиями, включая движущиеся объекты. Разрабо-
  танная математическая модель учитывает три основных сценария возможных столкновений:
  пересечение траекторий роботов внутри группы, взаимодействие со стационарными препятст-
  виями и вероятность столкновения с подвижными объектами. Каждый из этих сценариев де-
  тально анализируется для обеспечения максимальной безопасности движения, а их учет позволя-
  ет эффективно адаптировать маршруты роботов к изменяющимся условиям среды. Траектория
  движения каждого робота представляется в виде ломаной линии с промежуточными точками,
  которые оптимизируются для обеспечения безопасности движения. Особое внимание уделяется
  адаптации скорости на различных участках траектории: робот может изменять скорость в
  зависимости от текущих условий, чтобы минимизировать риск столкновений. Для оценки рас-
  стояний между объектами используется евклидова норма, позволяющая рассчитывать мини-
  мальные расстояния между центрами сферических представлений роботов и препятствий. Зада-
  ча решается в два этапа. На первом этапе строится траектория для первого робота с учетом
  начальных условий и расположения препятствий. На втором этапе формируются траектории
  для остальных роботов с учетом уже спланированных маршрутов. Для оптимизации координат
  промежуточных точек и скоростей применяется генетический алгоритм, который минимизиру-
  ет время перемещения и обеспечивает безопасность движения. Генетический алгоритм использу-
  ет операторы скрещивания и мутации для создания разнообразных решений, а также выполняет
  проверку на соответствие условиям безопасности. Численное моделирование проведено на языке
  Python с использованием библиотеки Matplotlib для визуализации результатов. В ходе эксперимен-
  тов было выполнено 50 тестов с различным количеством препятствий (от 5 до 10). Анализ ре-
  зультатов показал, что с увеличением числа препятствий возрастает как время расчета, так и
  качество сформированных траекторий. Это подтверждает эффективность предложенного
  метода для управления группами мобильных роботов в динамически меняющейся среде

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОАГЕНТНОЙ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА

  В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема распределения задач в многоагентной системе, где каждый
  агент представляет собой робота, а каждая задача представляется позицией, которая должна
  быть посещена одним агентом. Эта задача очень похожа на многоагентную задачу коммивояжё-
  ра, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивоя-
  жёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исход-
  ное положение с минимальными затратами на поездку. Поэтому проводится анализ многоагент-
  ной задачи коммивояжёра как представителя задачи целераспределения. Многоагентная задача
  коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения задач
  между несколькими агентами. Она включает в себе две различные, однако, взаимосвязанные под задачи: распределение городов между агентами и определение порядка посещения городов каж-
  дым агентом. В литературе существуют три концепции решения этой проблемы относительно
  решения ее двух составляющих подзадач: оптимизационная концепция, где обе подзадачи реша-
  ются одновременно; концепция Cluster-First, Route-Second – где сначала решается вопрос о назна-
  чении задач каждому коммивояжеру, а потом - вопрос о порядке посещений пунктов назначений
  для каждого коммивояжёра; концепция Route-First, Cluster-Second – где сначала решается вопрос
  о порядке посещения пунктов назначения, а затем происходит разделение этого цикла между
  агентами без изменения порядка посещений. В этой работы предлагается гибридный подход к
  решению многоагентной задачи коммивояжера, который объединяет идеи двух известных кон-
  цепций: Cluster-First, Route- econd и Route-First, Cluster- econd чтобы получить их позитивные
  аспекты и избавиться от их негативных сторон. Для оценки эффективности разработанного
  метода было проведено сравнительное исследование. Оценка результатов осуществлялась на
  основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения многоагентной
  задачи коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максималь-
  ной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что при использова-
  нии предложенного метода максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов
  (дисбаланс нагрузки) уменьшается в среднем на 26%.

• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОГРЕШНОСТЕЙ КООРДИНАТ ЦЕЛИ ПРИ МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РАДИОЛОКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРУППЫ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

  И.В. Борисов , А.С. Кузьменко , В. Е. Курьян , Е. М. Левченко , М.В. Курьян

  273-284

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Предлагается и развивается алгебраический метод для определения координат целей и их погрешностей в составе группы беспилотных летательных аппаратов. Обоснованы основные допущения разрабатываемой модели функционирования группы беспилотных летательных аппаратов: скорости летательных аппаратов не превышают скорости звука в воздухе, а скорости целей, – не превосходят первую космическую. Представлены качественные оценки времени приёма радиолокационного сигнала для заданной пространственной погрешности координат цели, оценены требования к кварцевому генератору с целью обеспечения стабильности частоты. Сформулированы условия по количеству летательных аппаратов в группе, повышающих точность определения местоположения цели в пространстве. Проанализированы различные виды погрешностей, возникающих при организации поиска целей скоординированной группой летательных аппаратов. Исследованы вопросы зависимости результирующей погрешности вычисления координат цели поиска от погрешности измерения расстояния между летательными аппаратами в группе и самой целью в зависимости от их взаимной пространственной ориентацией. Разработан алгоритм, проведены расчёты и анализ результатов для этой постановки задачи. Выполнено моделирование на основе предложенного алгоритма с учётом случайных координат цели в фиксированном секторе и с учётом случайных погрешностей в измеренном расстоянии между группой летательных аппаратов и объектом поиска. Представлены результаты моделирования влияния конфигурации группы беспилотных летательных аппаратов и расположения цели на погрешность определения её координат. Проведена оценка для определения координат целей и оценка погрешности развиваемого алгебраического подхода. Определены, в связи с этим, пути дальнейших исследований. Рассмотрены вопросы оценки объёма вычисления при большом числе целей. Определена область использования и эффективность предлагаемого алгоритма и метода решения задачи в целом. 

• МЕТОД ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАЗНЕСЕНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ГРУППЫ РОБОТОВ В УСЛОВИЯХ ПРЕПЯТСТВИЙ

  В.А. Костюков

  92-102

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  При разработке алгоритмов планирования путей роботов, образующих группу, возникает проблема обеспечения гарантированного их не столкновения друг с другом и с возможными препятствиями. Кроме того, для группы может действовать требование поддержания заданного шаблона строя там, на тех участках движения группы, где это возможно с учетом препятствий. Однако часто образуется узкий пространственный коридор допустимого движения группы, который может быть обусловлен как исходными требованиями к траектории (например, условие нахождения ее в некоторой окрестности заданной точки), так и наличием препятствий и прочих помеховых воздействий. Наличие такого ограничительного коридора может привести к вынужденному сближению и даже пересечению пространственных траекторий движения отдельных роботов группы. Одним из возможных решений указанной проблемы является задание или корректировка временных параметрических представлений этих индивидуальных траекторий так, чтобы два робота с близко подходящими друг к другу пространственными траекториями в наиболее близких их точках находились в разное время. Причем интервал времени, отделяющий моменты нахождения этих двух роботов в этих точках, должен выбираться в зависимости от скорости роботов и их габаритов.
  На этой идее основан развиваемый метод пространственно-временного разнесения траекторий отдельных роботов группы. Метод подразумевает формирование и решение специальной задачи линейного программирования относительно целевых моментов времени ранее выделенных узлов пространственной траектории каждого ведомого робота. Ограничивающим фактором на изменение этих моментов выступает максимально возможная скорость перемещения робота. Для каждого робота производится предварительное выделение набора траекторий других роботов группы, от которых далее необходимо отстроиться в пространстве-времени. Это происходит в зависимости от приоритета роботов в группе. Приводятся примеры численной реализации алгоритма на базе предлагаемого метода, подтверждающие его эффективность

• РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЦЕЛЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ В МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ

  В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн

  144-155

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача целераспределения в рамках многоагентной системы, где каждый агент представляется автономным роботом, а каждая задача соответствует позиции в двухмерной среде, которую должен посетить один из агентов. Эта задача по своей сути схожа с многоагентной версией классической задачи коммивояжёра, где вместо одного участника задействуется несколько агентов. Каждый из них должен пройти уникальный маршрут, охватывающий определённое множество городов. В связи с этим проводится исследование многоагентной задачи коммивояжёра как одного из форматов постановки задачи целерапределения. Эта задача имеет большое значение в области маршрутизации и оптимального распределения задач. Её решение включает две тесно связанные подзадачи: определение набора точек, закрепляемых за каждым агентом, и построение оптимального маршрута их посещения. В научной литературе представлены три основных подхода к решению этой задачи: подход одновременной оптимизации, при котором обе подзадачи решаются совместно; подход Cluster-First, Route-Second, где сначала распределяются города между агентами, а затем определяется порядок посещения городов каждого агента; подход Route-First, Cluster-Second, предполагающий изначальную оптимизацию порядка посещения всех городов с последующим его делением между агентами без изменения порядка посещения. В данной работе предлагается гибридный метод, сочетающий элементы подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Цель – объединить сильные стороны обеих подходов и избавится от их недостатков. Для проверки эффективности разработанного метода проведено сравнительное исследование с методами, реализующие подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Оценка проводилась по трём основным метрикам: время, затраченное на построение решения, суммарная длина всех маршрутов, а также максимальная длина маршрута среди всех агентов. Результаты экспериментов показали, что применение предложенного метода позволяет сократить максимальную длину маршрута (тем самым снизив дисбаланс нагрузки между агентами) в среднем на 26%.

• АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БОЛЬШИХ ГРУПП ЭКСПЕРТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ИНТЕРПРЕТАЦИОННОГО СТРУКТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

  Е.М. Герасименко , П.С. Герасименко

  6-21

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Представлен алгоритм для достижения консенсуса в социальных сетях при крупномасштабном групповом принятии решений с неполной вероятностной нечёткой информацией с элементами неуверенности, который учитывает доверительные отношения экспертов. Предложен метод кластеризации экспертов на основе интерпретационного структурного моделирования для классификации экспертов, а также для повышения эффективности достижения консенсуса. Разработаны операторы распространения и агрегирования доверия для вероятностной нечёткой информации с элементами неопределенности, которые позволяют проводить косвенную оценку доверия и определять весовые коэффициенты экспертов. В результате удаётся сформировать несколько подмножеств экспертов; определить весовые коэффициенты для большого числа экспертов на основе их взаимных отношений доверия. На основе кластеризации экспертов и вычисленного косвенного отношения доверия между экспертами осуществляется принятие решений в ЧС за счет достижения консенсуса с учетом колеблющейся вероятностной нечеткой информации и определяется наилучшая эвакуационная альтернатива. Оценки, предоставляемые экспертами в виде вероятностных колеблющихся нечётких значений, позволяют эффективно моделировать сомнения, неуверенность, несогласованность экспертов в оценках в случае участия группы экспертов или различных экспертных организаций. Вместе с тем становится возможным учитывать различные значения оценок экспертов в задачах принятия многокритериальных решений, когда эксперты не могут согласовать общие степени принадлежности. Алгоритм позволяет классифицировать большую группу экспертов на несколько подмножеств на основе их отношений социального доверия. Этот метод исключает получение пересекающихся подмножеств, при этом нет необходимости заранее задавать параметры кластеризации. Метод использует исключительно отношения социального доверия между экспертами, тем самым обходя проблему субъективного вмешательства в процесс кластеризации. По сравнению с традиционными методами кластеризации метод кластеризации на основе метода интерпретационного структурного моделирования позволяет эффективно выявить иерархическую структуру взаимоотношений между экспертами и минимизировать число участников крупномасштабного группового принятия решений в социальной сети за счет снижения размерности множества экспертов. Кластеризация экспертов на основе метода интерпретационного структурного моделирования существенно повышает эффективность и реализуемость крупномасштабного группового принятия решений

• ФОРМАЛИЗОВАННЫЙ ПОДХОД К СИНТЕЗУ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ГРУППОВОГО УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В УСЛОВИЯХ НЕДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СРЕДЫ

  В. В. Свиридов

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Бурное развитие «многоагентных систем», как самостоятельного и многопланового
  раздела искусственного интеллекта, привлекает к себе многих исследователей в различных
  сферах деятельности. Темпы прогресса в развитии информационных технологий, распре-
  делённых информационных систем, компьютерной техники определяют возможности
  применения технологий робототехники в Вооружённых силах Российской Федерации.
  Представленные в статье факторы санкционируют необходимость внедрения в войска
  новых интеллектуальных технологий – автономных робототехнических комплексов (сис-
  тем). Развитие методов искусственного интеллекта позволяет сделать новый шаг к из-
  менению стиля взаимодействия комплексов между собой в составе робототехнической
  системы. Возникла идея создания так называемых "автономных комплексов", которые
  породили уже новый стиль адаптивного группового управления. Вместо взаимодействия,
  инициируемого пользователем-оператором путём команд и прямых манипуляций, комплек-
  сы самостоятельно вовлекаются в совместный процесс решения общей задачи в условиях
  недетерминированной динамической среды. В статье предложен формализованный подход
  к конструированию вариантов архитектур группового взаимодействия автономных робо-
  тотехнических комплексов в системе, основанного на законе открытого управления, т.е.
  индуцированных и достоверных предпочтений каждого комплекса к действию, удовлетво-
  ряющих условиям совершенного согласования их деятельности, путём идентификации па-
  раметров, при которых максимизируется целевая функция в различных режимах функционирования робототехнической системы. Представлена формализованная постановка за-
  дачи синтеза системы адаптивного группового управления автономными робототехниче-
  скими комплексами в условиях априорной неопределённости. Архитектура группового
  взаимодействия комплексов адаптивно выстраивается исходя из условий внешней среды и
  внутреннего состояния системы, в которых каждый комплекс группы функционирует для
  достижения общей цели (решения системной задачи) в рассматриваемый момент времени