Диссертация (1090784), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Таганрог), ИПМ им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва),СПИИРАН (г. С.-Петербург), МИРЭА (г. Москва), МГТУ им. Н.Э. Баумана(г. Москва), МГТУ «Станкин» (г. Москва) и в целом ряде других научныхцентров страны в области многоагентных систем вообще, и системгруппового управления автономными роботами различного вида базированияи назначения, в частности, по охвату проблематики и темпам своего7проведениявомногомуступаютпрограммаманалогичныхработ,выполняемым в США и других странах мира.Таким образом, тема диссертации, посвященная решению комплексазадач по организации группового управления роботами, является крайневажной и актуальной.Цели и задачи диссертационного исследования. Целью диссертацииявляютсяразработкавысокоэффективныхполуавтоматическимипринциповсредствиипостроениятехнологийавтономнымиМАРСгрупповогороботамидляисозданиеуправлениясовместноговыполнения требуемых прикладных задач.Поставленные цели диссертации определяют совокупность решаемых вней задач, главными из которых являются: разработка концепции и принципов построения МАРС; разработка моделей и алгоритмов планирования действий и взаимнойкоординации целесообразного поведения полуавтоматических иавтономных роботов при совместном решении общей прикладной задачив составе многоагентной группировки; разработка алгоритмов распределения заданий между роботами всоставе МАРС с учетом имеющихся у них ресурсов; разработка алгоритмов оценки численности МАРС; разработка принципов построения и алгоритмического обеспечениясредств человеко-машинного интерфейса для оперативной постановкиприкладных задач автономным роботам, действующим в составемногоагентной группировки; разработка моделей и алгоритмов распознавания ситуаций и прогнозногоуправления автономными роботами, действующими в составе МАРС; разработка программного обеспечения, реализующего предлагаемыеалгоритмы и позволяющего обеспечить моделирование задач групповогоуправления автономными роботами и управление многоагентнымигруппировками;8 проведение экспериментальных исследований по компьютерномумоделированию МАРС и групповому управлению реальными образцамиавтономных роботов KUKA youBot для оценки работоспособности иэффективности предлагаемых моделей и алгоритмов.Сформированный перечень решаемых задач и последовательность ихрассмотрения нашли отражение в структуре диссертации.Впервойглавепроводитсяанализперспективиспецификиприменения МАРС в различных прикладных областях.
Дается обзорсовременных подходов к организации группового управления роботами,разрабатываются принципы построения и обобщенная структура МАРС.Втораяглавапосвященаразработкемоделейиалгоритмовпланирования действий и распределения заданий в составе МАРС, а такжеоценки ее численности на основе аппарата теории конечных автоматов иметодов многокритериальной оценки полезности.В третьей главе диссертации разрабатываются принципы построениячеловеко-машинного интерфейса и алгоритмического обеспечения дляоперативнойпостановкиприкладныхзадачавтономнымроботам,действующим в составе многоагентной группировки.В четвертой главе работы приводятся теоретические обоснования иэкспериментальные подтверждения перспектив и возможностей повышенияэффективности МАРС за счет развития адаптивных свойств автономныхроботов, включая использование нейросетевых структур с иерархическойсвязностью для решения задач классификации, распознавания и оценкивозникающих ситуаций, а также применение моделей и алгоритмовпрогнозного управления движением в динамически изменяемой среде.В пятой главе диссертации приводится описание экспериментальныхисследований,подтверждающихработоспособностьиэффективностьразработанных моделей и алгоритмов группового управления различнымиобразцами автономных роботов.9В заключении приводятся выводы по диссертационной работе собсуждением полученных результатов и их научной новизны.В приложениях приводятся акты о внедрении и использованиирезультатов диссертации.10Глава 1.Перспективы применения и принципы построениямногоагентных робототехнических системТеория многоагентных систем (МАС), как направление, появившеесяна стыке системного анализа и теории интеллектуального управления, внастоящее время служит фундаментальной основой для проведенияприкладных исследований в робототехнике [13, 58], экономике, логистике[10], социологии [8], и других областях науки и хозяйственной деятельностичеловека.По сути, многоагентная система – это система, образованнаянесколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами.
МАСмогут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно илиневозможнорешитьспомощьюодногоагентаилисистемысинтегрированной архитектурой.Главное достоинство МАС – это гибкость. Многоагентная системаможет быть адаптирована для решения прикладных задач различнойсложности без существенного изменения законов функционированияотдельных ее компонентов. Кроме того, эти системы обладают способностьюк самовосстановлению и обладают устойчивостью к сбоям за счетвозможности перераспределения заданий между агентами.Следуетотметить,чтоодноизосновныхнаправленийфундаментальных исследований в области МАС связано с организациейгруппового управления робототехническими системами. Актуальностьподобныхисследованийобусловленанеоспоримымпотенциаломприменения робототехнических систем в хозяйственной, производственной ииныхтипахдеятельностиробототехническихэмерджентнымичеловека.агентоввсвойствамиихподобныхВозможностисистемахколлективногоотдельныхдополняютсявзаимодействия,чтопозволяет поднять функциональные возможности системы в целом накачественно новый уровень.11Спецификаорганизациимногоагентныхвзаимодействияробототехническихсистемроботовв(МАРС)составепредъявляетрасширенные требования к их интеллектуальным, функциональным икоммуникативным возможностям.
Анализ этих требований, а такжеразработка соответствующих моделей и алгоритмов группового управления,решающих задачи формирования и распределения заданий между агентамина основе комплексной обработки и обобщения поступающей сенсорной икомандной информации, представляет большой интерес для созданияперспективных образцов МАРС.1.1 Перспективы применения многоагентных робототехническихсистем в различных прикладных областяхВозможностипримененияМАРСохватываютширокийспектрприкладных областей (рис.
1.1), включая поисково-спасательные и ремонтновосстановительные работы, промышленное производство и гражданскоестроительство, сельское и коммунальное хозяйство, военное дело испециальные операции, а также освоение космического пространства,глубоководную разведку, индустрию развлечений и т.д.Исследование и применение МАРС в этих областях обусловлено рядомобъективных причин: существование различных прикладных задач, единственная или наиболееэффективная альтернатива решения которых связана с организациейвзаимодействийнесколькихисполнителей,объединяющихсвоифункциональные, интеллектуальные и/или технические ресурсы; существованиеразличныхприкладныхзадач,допускающихраспараллеливание процессов своего решения между несколькимиисполнителямивцеляхсокращениясуммарныхвременных,энергетических и прочих затрат на достижение требуемого результата;12 возможность повышения надежности совместного решения общейприкладной задачи при отказе одного из исполнителей за счетперераспределения функций между оставшимися; возможность потенциальной замены сложных многофункциональныхдорогостоящих систем группой узкоспециализированных более простых идешевых робототехнических устройств.Рис.
1.1. Области прикладного применения многоагентныхробототехнических системБольшиевозможностиМАРСоткрываютприавтоматизацииобслуживания складов. Так, например компания «Kiva Systems», являющаясяподразделением крупнейшегомировогоинтернет-сервиса продажиидоставки товаров «Amazon.com», занимается созданием роботов, которыеперемещаютсяпоскладуипередвигаютконтейнерыстоварами,существенно упрощая работу обслуживающего персонала (рис. 1.2) [30, 67].Робот Kiva может поднять и перевезти груз весом до 1360 кг.
Скоростьдвижения робота составляет 1,3 м/с. При этом на одном складе могутодновременнофункционироватьнесколькосотенробототехническихагентов. Основная работа по планированию движений роботов ложится накомплекс аппаратно-программных средств, включающий центральную ЭВМи навигационную систему.13Навигация роботов основывается на визуальном распознавании метокзакрепленных на полу склада. В режиме реального времени системаотслеживает местоположение роботов, обеспечивая их целесообразноепередвижение к стойкам с товарами. Уклонение от возможных столкновенийпри пересечении маршрутов движения нескольких роботов производится вавтоматическом режиме.Инфраструктура, необходимая для обеспечения работы многоагентнойсистемы Kiva включает также зарядные станции для роботов и средствабеспроводной передачи данных между агентами и центральной ЭВМ.а)б)в)Рис.
1.2. Автоматическая система обслуживания складов (Kiva Systems): а) внешний видробота Kiva; б) роботы Kiva в складском помещении; в) робот Kiva, нагруженныйконтейнером с товарамиПростотаинадежностьконструкциироботапозволяетсминимальными затратами на эксплуатацию и ремонт оборудованияобеспечить трехкратный рост эффективности склада за счет автоматизациизадачи поиска и транспортировки расположенных на стеллажах товаров.Широкие перспективы прикладного применения МАРС связаны сосферой строительно-монтажных работ. Ярким примером тому являетсяпроект швейцарских ученых «Flying Machine Enabled Construction» [48].Система, состоящая из нескольких квадрокоптеров (рис. 1.3, а), способна в14автоматическом режиме производить сооружение достаточно сложнойконструкции из строительных блоков (рис.
1.3, б).а)б)в)г)Рис. 1.3 Построение конструкции из блоков летающими роботами: а – видконструкции в процессе построения; б) общий вид робота и захваченныйстроительный блок; в) структура аппаратно-программногообеспечения; г) визуализация модели средыПроцессвозведенияконструкцииосновываетсянафайлесинформацией о требуемом конечном расположении строительных блоков.Координирующее программное обеспечение (ПО) производит распределениеподзадач между отдельными роботами и слежение за ходом постройки (рис.1.3, в). Также в задачи координирующего ПО входит формирование моделисреды, необходимой при расчете свободных от препятствий зон полета (рис.1.3, г).15Известные варианты промышленного применения МАРС относятсяглавным образом к задаче автоматизации различных технологическихопераций, которые связаны с переносом, обработкой или монтажомкрупногабаритных деталей и выполняются несколькими манипуляторами,координирующими свои действия (рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
