Диссертация (1149252), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Строго обоснованныерегуляторы предложены в [89–91]. Однако результаты [89] обеспечиваюттолько локальную устойчивость, не принимают во внимание ограниченияна управляющие воздействия и ограничены ситуацией радиальныхгармонических полей, практическая значимость которых проблематична.В свою очередь методы [90; 91] используют скользящие режимы, которыеявляются популярным и эффективным подходом к управлению движением16роботов [37; 92–98], однако их применение создает угрозы нежелательныхэффектов: так называемого чаттеринга и излишней активности в каналеуправления.
Хотя их устранение и подавление является хорошо исследованнойтемой, в которой разработан и обоснован целый арсенал эффективных средств(гладкая аппроксимация разрывного закона управления, скользящие режимывысоких порядков, низкочастотная фильтрация, дополнительные модулиадаптации и наблюдения [96; 99–102]), по-прежнему значительный интереспредставляет возможность решения задачи за счет непрерывных регуляторов.Наконец, указанные строго обоснованные методы [89–91] используют доступк производной по времени показаний датчика значения поля и тем самымдо известной степени подвержены упомянутым проблемам, которые возникаютпри оценивании производных.Таким образом, можно констатировать наличие открытогоперспективного поля исследований в направлении алгоритмов отслеживанияизолиний неизвестных полей, которые не опираются на оценки не толькоградиента поля, но вообще каких-либо его производных, и кроме того,не используют скользящие режимы, освобождая тем самым замкнутуюсистему управления от связанных рисков.Для многих приложений отслеживание изолинии единичным роботомнедостаточно либо с точки зрения плотности мониторинга, либо оперативностиобновления данных (если поле нестационарно).
При использовании группыроботов, помимо выведения каждого из них на требуемую изолинию,возникает необходимость управления распределением группы вдоль изолиниив целях предотвращения их неэффективной кластеризации, а в идеале —их «почти» равномерного распределения по изолинии. Решение этой задачисущественно осложняется тем, что изолиния объективно уникальна и задана,но неизвестна, более того, в условиях нестационарного поля она можетменяться со временем. Все это в частности создает серьезную проблемудля измерения расстояний вдоль изолинии.
Указанные обстоятельствапрепятствуют применению известных алгоритмов и результатов, касающихсядецентрализованного автономного распределения мобильных роботоввдоль одномерной геометрической структуры [79; 103–110]. Более того,многие работы предполагают не только, что эта структура (кривая)известна, но и что она имеет простейшую форму, например, является17окружностью [107; 108]. Распространенное упрощение также заключаетсяв предположении, что все роботы изначально расположены на целевойкривой и удерживаются на ней некими экзогенными причинами [79; 109; 110])либо физически, либо в результате идеализации (например, такая картинаскладывается в результате возможности изолированного анализа однойили нескольких координат системы [109]).
Многие из существующихрешений также используют различные дополнительные предположения,которые значительно упрощают задачу. Среди них: неанонимность роботови наличие иерархии, например, по признаку лидер-ведомый (предположение,популярное в работах, развивающих принцип циклического преследования),возможность коммуникации между членами группы, отсутствие ограниченийна управление [111], голономность системы, обширные сенсорные возможностироботов в отношении друг друга. Вместе с тем в контексте отслеживанияизолинии попадание на нее если и имеет место, то лишь в асимптотическомсмысле: в типичном случае роботы никогда не попадают не толькона требуемую, но даже на общую изолинию. Это создает необходимостьалгоритмического разрешения коллизий, которые в принципе невозможныпри движении по общей кривой, например, предотвращения опасного боковогосближения роботов друг к другу по мере их приближения к общей предельнойизолинии и предотвращения соответствующей «боковой» кластеризации.Такимобразом,имеетсяоткрытоеполеисследований,касающееся децентрализованных алгоритмов автономного эффективногосамораспределения групп мобильных роботов вдоль изолинии априоринеизвестного поля.
К числу принципиальных вопросов относится,в частности, «боковая» декластеризация. «Неградиентный» подходк отслеживанию изолинии, неголономность роботов, их анонимностьдруг для друга, конечность диапазона управления и зоны видимости,необходимость гомогенных алгоритмических решений для всех членовгруппы являются дополнительными факторами, усложняющими вопроси определяющими его как открытый.В более широкой области управления многоагентными мобильнымиформациями можно обнаружить только один достаточно проработанныйчастный случай рассматриваемый проблемы.
Это задача автономногоперемещения группы роботов для динамического окружения целевого объекта;18см. [108; 111–113] и приведенную там литературу. В качестве целевого объектаобычно рассматривается точечная цель или группа таких целей, а задачазаключается в выведении роботов на заданную дистанцию до целевогообъекта с последующим его сопровождением на этой дистанции.
Посколькув типичных сценариях скорость преследователей превосходит скорость целевогообъекта, это приводит к движению вокруг него. В англоязычной литературепо мобильной робототехнике такие миссии получили название circumnavigation,русским аналогом которого, видимо, можно считать динамическое окружение.В случае группы целей это название оправдано сценариями, когда всецели должны в конце концов оказаться внутри траектории преследователей.Впрочем, это требование не является обязательным, термин применяетсяи в случае его отсутствия.Здесь следует, однако, подчеркнуть, что в обширной литературе,посвященной задаче динамического окружения, большинство работпредполагает доступ робота к полным (абсолютным или относительным)координатам цели/целей (с соответствующим обзором можно ознакомиться врепрезентативных образцах подобных исследований [107; 111; 113–119; 119–123])либо к угловым координатам цели/целей [108].
Однако подобная ситуация недает оснований для интепретации задачи как частного случая отслеживанияизолинии. Такая возможность появляется, когда сенсорные данные роботао цели ограничены расстоянием до нее, как например, в [124–127]. Тогдав случае единичной точечной цели миссия сводится к отслеживаниюизолинии искусственного скалярного поля — расстояния до цели. В случаемножественных целей построение искусственного поля не столь однозначнои связано с применяемым критерием «близости» к цели. Например,если требуется сопровождать цели на заданном среднеквадратичномрасстоянии, искусственное поле — это указанное расстояние до целей. Вэтой ситуации, однако, гарантировать попадание всех целей внутрь траекториипреследователей можно лишь при определенных условиях.
Поэтому, еслитакое попадание принципиально, часто применяют другие критерии. Наиболеепопулярный из них — расстояние до ближашей цели — также допускаетинтерпретацию в терминах поля и изолинии и подробно рассмотрен в главе 4.В любом случае такая интерпретация обсуждаемых исследований позволяетговорить лишь о том, что в них рассматриваются только специальные поля19и изолинии и что они не предназначены для работы с изолиниями общейгеометрической формы.Однако даже в указанном частном случае исследование, на котороеориентирована диссертация, развивает имеющиеся работы за счет отказаот ограничительных упрощяющих предположений, среди которых:неограниченный диапазон управляющего воздействия [111; 113; 126–128],голономность и полноприводность роботов [126–128], полный или частныйспециальный (например, кольцеобразный [113]) граф коммуникации междуроботами, наличие между ними предустановленной иерархии (например,по принципу лидер-ведомый), способность к взаимной идентификации,случай одного преследователя [124–127].
В то время как вопрос отсутствиястолкновений между роботами относится к основным мотивам диссертации,в связи с задачами динамического окружения он рассматривался лишьв немногочисленных работах [128–130]. Диссертация нацелена на преодолениедефицитов этих работ, причем в случае изолиний и полей общего вида.Среди этих дефицитов — отсутствие гарантий некластеризации [128], наличиеаприорных данных о местоположении изолинии (окружности) [128; 130],ограничение числа преследователей до трех [129], а также ограничениеисследования анализом маневров вблизи цели [130].Специальному исследованию задач динамического окружения посвященавторая половина диссертации.
Здесь многоагентность сценария выражаетсяв наличии множественных целей, в то время как преследователь — единичныйробот. Решение возникающих в этом случае проблем одновременно являетсянеизбежным шагом на пути к более сложным сценариям с множественнымикак целями, так и преследователями.Как уже отмечалось, разработка систем автономной навигациииуправлениядлядинамическогоокруженияцелейнаходитсясреди активно развивающихся тем мобильной робототехники, в том числеее теоретических разделов. При этом большинство соответствующих работ(см., например, [107; 111; 114–123]) предполагает доступ робота к полным(абсолютным или относительным) координатам цели.
Однако такойдоступ может потребовать сложного и дорогостоящего аппаратногообеспечения и интенсивой обработки сигналов, что нежелательно в условияхжестких ограничений на вычислительную мощность и энергопотребление,20как в ситуации с малогабаритными роботами [131]. Кроме того, большинствотехнологий определения полных координат основаны на активномзондировании, нежелательном как с точки зрения экономии энергии,так и из возможных соображений скрытности. Наконец, доступ к глобальнойсистеме позиционирования часто затруднен/невозможен в неблагоприятныхсредах ввиду слабой мощности сигналов такой системы [131].
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
