Диссертация (Модели, алгоритмы и программное обеспечение многоагентных робототехнических систем), страница 6

Однако включение данных блоков в состав ИСГУпредставляет несомненный научно-практический интерес, поскольку, содной стороны, предоставляет возможность применения МАРС в условияхнеопределенности среды при минимальном контроле со стороны человека, асдругой–позволяетобеспечитькачественноновыйуровеньфункциональных возможностей МАРС, повысить ее эффективность инадежность.Выводы по главе 1В первой главе диссертационного исследования были рассмотреныобласти применения МАРС и существующие принципы построения МАРС,включая подходы к управлению отдельными робототехническими агентамии координации их группового взаимодействия.По результатам проведенного обзора была показана актуальность иперспективность проблематики многоагентных робототехнических систем, атакже обоснованы требования к функциональным возможностям МАРС.Проведен анализ методов и стратегий группового управления, наоснове чего была обоснована необходимость применения беспроводнойсвязи при построении МАРС, а также проведен обзор существующихтехнологий для ее реализации.Разработана обобщенная структурная схема МАРС, включающая всвой состав автономных робототехнических агентов, человеко-машинныйинтерфейсдлякоординирующеепостановкиприкладнойаппаратно-программное39задачиМАРС,обеспечение,атакжеоснованноенапредложенных в настоящей главе принципах интеллектуального управленияМАРС.На основе проведенного обзора можно заключить, что переченьосновных научно-исследовательских задач в сфере группового управленияробототехническими системами, подлежащих подробному рассмотрению иисследованию, включает такие вопросы, как планирование действий по выполнению поставленной прикладной задачив соответствии с заданным технологическим сценарием; распределение заданий по выполнению отдельных технологическихопераций между агентами у учетом имеющихся у них ресурсов ифункциональных возможностей; обобщение разнородной сенсорной и командной информации в целяхпринятия целесообразных управляющих решений; обеспечение развитого человеко-машинного интерфейса для управленияМАРС и контроля хода выполнения поставленной задачи.В то же время несомненный научно-исследовательский интереспредставляютвопросыобеспеченияэффективностиМАРС,функционирующих в условиях неопределенности внешней среды, за счетповышения адаптивных свойств автономных робототехнических агентов.40Глава 2.Разработка моделей и алгоритмов группового управленияПроведенный в первой главе обзор областей применения и принциповпостроения МАРС позволяет сделать вывод о том, что тематика групповогоуправления робототехническими системами является, с одной стороны,актуальной и практически значимой, а с другой стороны сравнительно новойв научно-техническом плане.Основные требования к функциональным возможностям МАРСсвязаны с необходимостью анализа поставленной прикладной задачи, еедекомпозиции на множество подзадач или составных технологическихоперацийиихпоследующеговыполнениявавтономномрежимесовместными усилиями отдельных исполнителей, координирующих своидействия.При этом подробного рассмотрения требуют вопросы планированиядействий при решении групповой задачи и распределения назначений повыполнению различных подзадач между автономными робототехническимиагентами с учетом их функциональных возможностей и находящихся враспоряжении ресурсов.2.1 Модели планирования действий на базе конечных автоматовПланированиецелесообразныхдействийявляетсяважнейшимвопросом в теории и практике многоагентных систем.

Один из подходов кего решению, основан на формировании некоторого функционала, экстремумкоторого соответствует успешному достижению цели функционированиясистемы, а многомерный аргумент – действиям агентов по выполнениюобщей прикладной задачи [5, 13, 15, 26]. Очевидно, что значения аргумента,обеспечивающие экстремум целевого функционала, и будут определятьискомый план действий агентов, входящих в состав системы.Применение этого подхода, работоспособность и эффективностькоторого подтверждается примерами моделирования МАРС различных типов41и назначения [16, 50], в первую очередь охватывает множество прикладныхзадач с единовременным выполнением необходимых действий агентами илиже с отсутствием ограничений по порядку их выполнения.В то же время, существует широкий спектр практических задач,выполнениекоторыхдолжноподчинятьсяаприорно-установленнымсценариям и потенциально может также возлагаться на многоагентныесистемы.

К этому классу относятся задачи проведения военных операций,инженерно-строительных,монтажныхидругихтиповработ,предполагающих соблюдение определенной этапности или технологии.Планирование целесообразных действий МАРС в подобных случаяхможет быть основано на анализе сценария выполнения поставленнойприкладной задачи с контролем его поэтапной реализации. Практическоевоплощение такого подхода предполагает наличие соответствующей модели,позволяющей определить текущий набор допустимых действий с учетомфактических результатов функционирования МАРС.Модель процесса выполнения решаемой прикладной задачи поустановленному сценарию может быть сформирована в виде набораконечных автоматов со структурой взаимосвязей, адекватно отражающихлогикупоследовательно-параллельнойочередноститехнологическихопераций, реализуемых отдельными роботами. Примеры прикладных задач, вкоторых данный подход является оправданным, приведены на рис. 2.1.Подробное теоретическое описание технологии конечных автоматовможно найти в исследованиях ряда советских ученых-кибернетиков второйполовины XX века [4, 18].

При этом эффективность применения аппарататеории конечных автоматов в задачах робототехники подтверждаетсяработами профессора С.Л. Зенкевича, связанными с координацией действийразнородного технологического оборудования [9].42а)б)Рис. 2.1 Сценарии выполнения операций по решению различных прикладных задач:а) поражение целей в условиях реальной боевой обстановки;б) построение пирамиды из кубиковКак известно, в общем случае конечный автомат задается следующимобразом:K   U , X ,Y , f , h,(2.1)гдеU   u1,, um  - конечный входной алфавит;X   x1 ,, xn  - конечный алфавит состояний;Y   y1 ,, yl  - конечный выходной алфавит;f : X  U  X - функция переходов;h : X U  Y - функция выходов.В виде конечных автоматов могут быть представлены процессы43выполнениятехнологическихопераций,логическиесостоянияробототехнических агентов, а так же логические состояния отдельныхподзадач МАРС.При необходимости конечный автомат можно интерпретировать какдинамическую систему, которая под воздействием некоторой управляющейкоманды u , поступающей на вход в момент времени t , изменяет своеxтекущее состояниевыходного сигналана новое с формированием соответствующегоy:x(t  t )  f ( x(t ), u (t )),y (t  t )  h( x(t ), u (t ))где,(2.2)t - продолжительность перехода автомата от одного состояния кдругому.Универсальность приведенных представлений (2.1, 2.2) существенноупрощает создание алгоритмов планирования и распределения заданий вМАРС.2.1.1 Планирование действий в соответствии с априорноустановленным сценариемПланирование действий в МАРС со сценарной постановкой задачиможет осуществляться на основе анализа состояния контрольных элементов,отслеживающих выполнение решаемой прикладной задачи с контролемочередности технологических операций.Контрольныйэлементдляформированиямоделивыполнениярешаемой прикладной задачи может быть представлен конечным автоматомследующего вида:K O   U O , X O , Y O , f O , hO  ,гдеU O   u0O , u1O , u2O , u3O - входной алфавит;44(2.3)X O   x0O , x1O , x2O , x3OY O   y0O , y1O , y2O , y3O - алфавит состояний; - выходной алфавит, в соответствии с табл.

2.1;f O, hO - функции переходов и выходов, задаваемые табл. 2.2, инаглядно изображенные в виде графа на рис. 2.2. Вершины графасоответствуют отдельным операциям или этапам, а дуги определяют ихтехнологическую очередность.Табл. 2.1. Алфавиты конечного автомата в модели процесса выполнениятехнологической операцииВходной алфавитАлфавит состоянийВыходной алфавитu0O - входной сигнал оx0O - исходное состояниеy0Oналичииконтрольного элемента,подтверждающийневыполненныхсвидетельствующее о невозможностиневозможность выполненияопераций,выполнения данной конкретнойданной конкретной операции впредшествующихтехнологической операции в силусилу незавершенностиданнойнезавершенности предыдущихпредыдущихu1O - подтверждение обx1O - состояние контрольногоy1Oотсутствииэлемента, свидетельствующее оподтверждающий возможностьневыполненныхвозможности выполнения даннойвыполнения даннойпредшествующихконкретной технологическойконкретной операции в силуоперацийоперациизавершенности предыдущихu2O - запрос наx2O - состояние контрольногоy2Oвыполнение даннойэлемента, свидетельствующее оподтверждающий процессконкретной операциипроцессе выполнения даннойвыполнения текущей операции.- выходной сигнал,- выходной сигнал,- выходной сигнал,конкретной технологическойоперации.u3O - подтверждениеx3O - состояние контрольногоy3O - выходной сигнал сзавершенностиэлемента, свидетельствующее озапросом на выполнениевыполнения даннойзавершенности данной конкретнойследующей технологическойконкретной операциитехнологической операции иоперациивозможности перехода к выполнениюследующих45Табл.

2.2. Таблица переходов конечного автомата в модели процессавыполнения технологической операции автономным роботомСостоянияВходыx0Ox1Ox2Ox3Ou0Ox0Ox1Ox2Ox3Ou1Ox1Ox1Ox2Ox3Ou2Ox0Ox2Ox2Ox3Ou3Ox0Ox1Ox3Ox3OВыходыy0Oy1Oy2Oy3OРис. 2.2. Диаграмма переходов состояний типового элемента, контролирующеговыполнение технологической операции в составе сценария решения поставленнойприкладной задачиОднако следует учитывать, что классической модели конечногоавтоматанедостаточнодляописаниязадач,заданныхнелинейнойпоследовательностью технологических операций.

Так, даже при небольшомколичестве подзадач может возникнуть ситуация, когда переход кследующей технологической операции зависит от выполнения сразу46нескольких условий, что нельзя описать функцией переходов в конечномавтомате (2.3), зависящей лишь от одного входного воздействия.Примером указанной ситуации является задача сбора пирамиды изкубиков, которая отражает целый ряд потенциальных применений МАРС винженерно-строительной, промышленной и транспортной сферах.