Архив статей журнала
Проводится анализ проблемы мульти коммивояжера, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивояжёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исходное положение с минимальными затратами на поездку. Задача мульти коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения назначений между несколькими агентами. Основной целью исследования является разработка эффективного метода решения данной проблемы, который позволит сократить время выполнения задач и оптимизировать использование ресурсов. В ходе исследования был создан инновационный метод, основанный на уменьшении размерности пространства решений. Этот метод позволяет более эффективно управлять нагрузкой и ресурсами, что в свою очередь способствует минимизации общего времени выполнения задач. Особенностью метода является его универсальность и применимость в различных сценариях, включая ситуации с разным количеством задач и коммивояжеров. Такой подход обеспечивает более широкий охват и позволяет оценить применимость метода в различных контекстах, что является важным преимуществом данного исследования. Для оценки эффективности разработанного метода было проведено сравнительное исследование с использованием классического метода решения проблемы мульти коммивояжера. Оценка результатов осуществлялась на основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения задачи мульти коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максимальной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что разработанный метод значительно превосходит классический подход по всем рассматриваемым критериям в большинстве экспериментов, так как при использовании предложенного метода среднее время расчета для задачи мульти коммивояжера уменьшается на 56% по сравнению с наилучшим известным классическим результатом, при этим средняя сумма длины пройденных маршрутов коммивояжерами соответственно уменьшается на 12% и максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов (дисбаланс нагрузки) уменьшается на 8%, что подтверждает высокую эффективность предложенного метода и перспективность для практического применения в различных сферах, где требуется оптимизация маршрутов и распределения задач между несколькими исполнителями.
Информации о пожароопасных ситуациях, циркулирующей в контурах систем контроля и управления кораблём ВМФ и уровня технологий искусственного интеллекта, вполне достаточно, чтобы разработать научно-методический аппарат обнаружения пожароопасных ситуаций в корабельных помещениях, определения места их возникновения и факторов пожара, прогнозирования развития пожароопасной ситуации и разработать комплекс технологических решений с применением искусственного интеллекта для получения обоснованных рекомендаций по локализации и тушению пожаров на кораблях ВМФ. Это позволит значительно сократить время обнаружения источников возгорания, дать достоверную информацию о пожароопасной обстановке, спрогнозировать развитие пожара в корабельных помещениях и оперативно организовать борьбу с корабельным пожаром до возникновения критических пожароопасных факторов и ущерба кораблю, здоровью и жизни личного состава. Технологии искусственного интеллекта являются эффективным средством решения сложных плохо формализуемых задач. К этому классу традиционно относятся задачи классификации, кластеризации, аппроксимации многомерных отображений, прогнозирования временных рядов, нелинейной фильтрации, управления сложными технологическими объектами. Анализ пожарной опасности технологических процессов, работы корабельных систем и технических средств показал, что одним из наиболее перспективных путей разрешения системного противоречия в обеспечении пожарной безопасности является использование технологий искусственного интеллекта. Необходимость разработки интеллектуальных систем обеспеченья живучести на кораблях ВМФ обусловлена необходимостью повышения эффективности руководства при борьбе за живучесть в ряде аварий и катастроф. Описаны примеры влияния различных факторов на ведение борьбы за живучесть при возникновении аварий. Определена роль интеллектуальных систем обеспеченья живучести в составе систем кораблей и судов. Обоснована необходимость внедрения таких систем. Разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные системы обеспечения живучести на кораблях ВМФ призваны оказывать помощь командному составу кораблей и судов в своевременности и обоснованности принятия решений, что позволит повысить эффективность борьбы за живучесть.
Основным способом решения задач планирования и управления движением является использование интеллектуальных технологий. При этом интеллектуальные технологии применяются для решения задач постановки и корректировки целей управления и программы действий по реализации этих целей, а также для формирования алгоритма управления в условиях неопределенности, обусловленной различными факторами, в исполнительных элементах, подсистеме управления движением, подсистеме планирования и поведения. Данная работа посвящена актуальной проблеме математического моделирования и теории управления: задаче децентрализованного управления мультиагентной системой, состоящей из агентов, моделирующих поведение автономных роботов, с целью обеспечения движения группы роботов, развернутых в линию и в строю типа «конвой». В работе рассматриваются результаты исследований в сфере управления группой беспилотных летательных аппаратов, определены типы задач, которые могут выполняться группой воздушных роботов, выделены основные стратегии управления и их особенности. Сформированы общие позиции, необходимые для разработки детализированного алгоритма группового управления. Каждый робот должен ориентироваться в пространстве автономно без GPS по сигналам с собственной камеры или лидара (активного дальномера) определять помехи, выстраивать оптимальные пути движения и принимать решения, направленные на достижения цели и выполнения задачи. Управление осуществляется с помощью алгоритма альтернативной коллективной адаптации, основанного на идеях коллективного поведения объектов адаптации. Для реализации механизма адаптации параметрам вектора сопоставляются автоматы адаптации, моделирующие поведение объектов адаптации в среде. Разработана структура процесса альтернативной коллективной адаптации, под управлением которой осуществляется передвижение группы роботов в строю.
В настоящее время в навигационных системах робото-технических комплексов (РТК) используют разнородные датчики первичной информации, которые могут обеспечивать избыточность навигационных данных. Это позволяет повысить точность вычисления параметров движения, а так же позволяет определять их с большей надёжностью при условии выхода из строя одного или нескольких датчиков. В работе дан обзор и приводится классификация низкоуровневых математических методов обработки переопределённых параметров состояния систем навигации РТК. Отмечается, что задача комплексирования является подобластью задачи идентификации систем и поэтому имеет общие с ней подходы к построению решения. В подавляющем большинстве методов, построенных на оптимизационном подходе, в качестве критерия оптимальности используется квадратичная функция ошибок. Все математические методы объединения (комплексной обработки или комплексирования) каких-либо данных разделяют на низко-, средне- и высокоуровневые. В системах навигации наибольшее применение имеют низкоуровневые методы, такие как рекурсивные, нерекурсивные и методы на основе ковариаций. Нерекурсивные методы редко используются напрямую. Рекурсивные, как правило, построены по схеме фильтра Калмана. Не все методы устойчивы к негауссовости и корреляционной зависимости исходных данных, что часто встречается в системах навигации с переопределёнными данными. Кроме того, не все методы могут использоваться для решения проблемы релевантности данных, поступающих от навигационных приборов. Отмечается, что для методов комплексирования ключевым является подход объединения данных в информационном пространстве, понимаемом, как обратное к ковариационному, поскольку подавляющая часть методов, включая байесовские, сводятся к нему. В связи с этим, наибольший интерес представляют методы на основе ковариаций. Однако, для решения проблемы релевантности данных в системах навигации, являющихся системами реального времени, существующие методы плохо приспособлены, поскольку требуют при каждом такте объединения данных решения трудоёмкой в вычислительном плане оптимизационной задачи. Таким образом, существует проблема разработки новых подходов к решению этой задачи.
Статья посвящена решению актуальной проблемы покрытия территории при помощи беспилотных летательных аппаратов (БЛА) с использованием мобильных зарядных станций. Современные практические задачи покрытия территории требуют одновременного участия нескольких БЛА с целью оптимизации временных затрат в ходе миссии. Другим ограничивающим фактором в контексте охвата территории с использованием БЛА является длительность автономной работы этих систем. Из-за ограниченной дальности полета на одном заряде батареи может возникнуть необходимость в использовании зарядных станций для завершения миссии охвата. Статичные зарядные станции позволяют зарядить аккумуляторы БЛА, однако это приводит к прерыванию миссии и увеличивает время, необходимое для завершения охвата. При использовании статичных зарядных станций важно так же правильно выбрать их местоположение, учитывая доступные места для установки. При этом сам процесс установки зарядных станций требует времени, что делает их использование нецелесообразным в миссиях, где покрытие территории нужно осуществить в кратчайшие сроки, например, при спасательных или поисковых операциях. Мобильные зарядные станции, которые способны перемещаться по территории для оптимизации процесса заряда или замены аккумуляторов БЛА лишены этих недостатков. Возникает задача планирования траекторий движения не только для БЛА, но и мобильной зарядной станции. При совместном планировании движения повышается эффективность охвата, но одновременно возрастает и вычислительная сложность при поиске траекторий. В настоящей статье решается задача эффективного покрытия территории с использованием нескольких БЛА и мобильной зарядной станции при помощи генетического алгоритма. Для адаптации задачи к использованию генетического алгоритма предлагается и обосновывается способ формирования хромосомы, которая корректно отражает решение задачи и позволяет закодировать траектории движения БЛА, мобильной зарядной станции, а также учитывает время и место проведения подзарядки или замены аккумулятора БЛА. Для исследования предложенного алгоритма разработано программное обеспечение на языке программирования Python. Адекватность предложенного подхода подтверждена результатами моделирования.
Предложен метод построения непрерывного управления неаффинными по управлению объектами с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором переменных состояния. Предложенный метод базируется на использовании квазилинейных моделей нелинейных объектов, которые создаются на основе их уравнений в форме Коши с сохранением точности описания. В работе показано, что управление по состоянию и воздействиям существует, если нелинейный объект является вполне управляемым по состоянию и удовлетворяет критерию управляемости выходом. Для определения управления необходимо по квазилинейной модели объекта найти ряд полиномов и решить полиномиальное и нелинейное алгебраическое уравнения. Метод является аналитическим и позволяет обеспечить некоторые первичные показатели качества. Область притяжения положения равновесия замкнутой системы определяется областью пространства состояний, в которой выполняется условие управляемости квазилинейной модели объекта. В зависимости от свойств нелинейностей объекта, управление определяется либо как функция переменных состояния и отклонения, либо является численным решением, получаемым итерационным методом. Искомое управление найдено в непрерывной форме, однако оно может быть легко записано в дискретном виде для реализации вычислительным устройством. В данной статье приводится обзор и краткий анализ известных результатов в области управления неаффинными объектами, формализуется решаемая задача, формулируются условия ее разрешимости, а также выводятся аналитические выражения для нахождения управляющего воздействия. Приведен численный пример с результатами синтеза и моделирования, который позволяет заключить, что приведённые соотношения приводят к нахождению непрерывного управления неаффинным объектом с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором состояния, при котором обеспечиваются требуемые свойства замкнутой системы управления. При этом найденное управление обеспечивает равенство статической ошибки нулю и длительность переходного процесса, не превышающая заданную величину. Приведенные результаты моделирования замкнутой системы управления нелинейным неаффинным объектом третьего порядка подтверждают выполнение указанных свойств.
В отличие от существующих методов обучения систем искусственного интеллекта, подходы, основанные на федеративном обучении, не потребуют длительной и дорогостоящей процедуры подготовки обучающей выборки при создании и массовом практическом применении «умных» сельскохозяйственных систем, автономных беспилотных сельскохозяйственных машин и роботов, а полученные системой принятия решений знания будут актуализироваться на постоянной основе. Целью исследования является разработка и внедрение сквозной технологии федеративного обучения для искусственного интеллекта, отсутствие которой сегодня препятствует созданию интегрированных информационно-управляющих систем для растениеводства и животноводства («умные» сельскохозяйственные системы), основанных на групповом применении беспилотных наземных и воздушных сельскохозяйственных машин и роботов. Внедрение подобных интеллектуальных систем необходимо для сохранения и повышения производимой продукции и обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства. В статье описаны нейрокогнитивные методы и алгоритмы федеративного обучения интеллектуальных систем управления сельскохозяйственными процессами в реальной среде. Также предлагается структура обмена данными и знаниями в системе «умного» поля на основе распределенной сети интеллектуальных агентов, управляющих системами «умного» поля на различных сельскохозяйственных угодьях, на основе федеративного обучения. Каждый интеллектуальный агент представляет собой программную модель нейрокогнитивных процессов рассуждения и принятия решений в рамках решения определенной задачи. Предложенная структура будет способствовать совместному накоплению базы знаний в области сельского хозяйства и сможет стать основой множества различных интеллектуальных агентов, эффективно выполняющих конкретные задачи в рамках распределенной сети систем управления «умными» полями. Также приводится описание интеллектуальных агентов, выполняющих различные задачи в реальной среде. Приведены примеры разрабатываемых на автономных робототехнических и программных комплексов, на основе которых планируется апробация предложенной концепции федеративного обучения систем «умного» поля. Вместе с тем в статье описаны ожидаемые эффекты внедрения технологий, основанных на разрабатываемых методах и алгоритмах федеративного обучения интеллектуальных агентов, управляющих системами умного поля.
Эксплуатирующие организации и потенциальные потребители авиационных работ и услуг могут не в полной мере получать выгоды от внедрения безэкипажных или высокоавтоматизированных ВС, внедряя их лишь локально, в рамках традиционных бизнес-моделей применения авиации, нередко даже в фиксированных объемах, характерных для ВС прежних поколений, с более высокой стоимостью эксплуатации. Целью работы является определение границ области формирования интегрированных авиационных систем (ИАС) как эффективного механизма внедрения технологий автоматизации управления воздушными судами, когда внедрение беспилотных или высокоавтоматизированных ВС будет эффективно при формировании ИАС. На основе модели оптимального патрулирования рассчитаны численности ВС без формирования ИАС и при формировании ИАС. Определены значения эксплуатационных затрат и значения штрафов и потерь от аварийных ситуаций при формировании ИАС с беспилотными и (или) высокоавтоматизированными ВС и без формирования ИАС с беспилотными и (или) высокоавтоматизированными ВС и с пилотируемыми ВС. Определена зависимость области эффективности формирования ИАС от исследуемых параметров. Проведены параметрические расчеты для характерных значений параметров. Показано, что максимального экономического эффекта позволяет достичь формирование оптимальных ИАС с безэкипажными или высокоавтоматизированными ВС, в которых по глобальному экономическому критерию оптимизируется как парк ВС и стратегия его применения, так и «ответные» бизнес-процессы потребителя авиационных работ и услуг. Определены границы значений затрат на внедрение технологий автоматизации в зависимости от длины патрулируемой сети, когда внедрение беспилотных или высокоавтоматизированных ВС будет эффективно только при формировании ИАС, и без формирования ИАС и когда внедрение беспилотных или высокоавтоматизированных ВС будет неэффективно, эффективно будет оставить пилотируемые ВС. Таким образом, действенным механизмом распространения технологий автоматизации управления и повышения эффективности бизнес-процессов в различных отраслях является формирование целостных ИАС силами организаций-разработчиков и производителей АТ, в интересах потенциальных потребителей авиационных работ и услуг.
Анализ состояния исследований показал, что в настоящее время восстановительная механотерапия широко применяется для реабилитации больных с функциональными нарушениями опорно-двигательной системы, вызванными последствиями сосудистых заболеваний, нарушений нейрорегуляции двигательной активности, травм и патологии опорно-двигательного аппарата. В восстановительной механотерапии чаще всего использую роботы последовательной структуры, которые обладают необходимой рабочей областью, но при этом имеют низкую грузоподъёмность, в результате чего приходится масштабировать систему. Отличным решением для реализации механотерапии на основе робототехнических средств являются роботы параллельной структуры. В статье представлены структура и модель в двух вариантах исполнения: одномодульный роботизированный комплекс (РТК) для реабилитации одной конечности и двухмодульный роботизированный комплекс для реабилитации обеих конечностей. Каждый модуль включает активный 3-PRRR манипулятор для перемещения стопы пациента и пассивный ортез на базе RRR механизма для поддержки нижней конечности. На основе клинических аспектов в области реабилитации сформулированы требования к разрабатываемому РТК для реабилитации нижних конечностей с учетом антропометрических данных пациентов. Разработана математическая модель, описывающая зависимость положений звеньев активных и пассивных механизмов двух модулей от углов в шарнирах пассивного ортеза с учётом вариантов креплений кинематических цепей активных манипуляторов к подвижным платформам и их конфигураций. Разработан метод параметрического синтеза гибридной робототехнической системы модульной структуры с учётом сформированных уровней параметрических ограничений в зависимости от эргономичности и технологичности конструкции на основе критерия в виде свёртки, включающей два компонента, один из которых основан на минимизации недостижимых точек траектории с учётом особенностей антропометрических данных, а другой - на компактности конструкции. Разработан цифровой двойник РТК и подвесной предохранительный механизм в составе РТК с использованием средств CAD/CAE системы NX. Проектирование пассивного RRR механизма выполнено путем реверсивного инжиниринга с использованием 3D сканирования. Представлены результаты математического моделирования, а также результаты анализа.
Организация непрерывного мониторинга значительных пространств с динамически меняющимися условиями и обстановкой является одной ключевых задач в различных направлениях жизнедеятельности человека. Особо остро эта задача стоит в России с учетом ее территорий (земель), предназначенных для сельскохозяйственной деятельности. Особую важность организации непрерывного мониторинга подчеркивает и развитие концепции и технологий точного земледелия. В качестве средств для решения этой системной задачи могут использоваться различные робототехнические и беспилотные системы, оснащенные необходимым оборудованием в соответствии с локальными задачами непрерывного мониторинга. Непрерывный мониторинг при этом может быть обеспечен только применением эффективных алгоритмов построения траектории движения используемых подвижных робототехнических и беспилотных (в первую очередь авиационных) систем. Повышение эффективности таких алгоритмов с математической точки зрения всегда усложняется цикличностью траекторий движения, т.е. построением гамильтонова цикла. В рамках данной работы предлагается метод конструирования оптимальной траектории движения при выполнении задач непрерывного циклического мониторинга сельскохозяйственных полей. Метод основан на поиске гамильтонова цикла на графе карты местности и позволяет автоматически строить оптимальный замкнутый путь для произвольной карты местности. Отличительной особенностью метода является использование модифицированного алгоритма поиска гамильтонова цикла. Алгоритм может быть масштабирован для карт, соответствующих графам с большим (более 100) количеством вершин, для которых стандартный алгоритм поиска гамильтонова цикла методом перебора требует значительно большего времени выполнения, чем предложенный алгоритм. Показано, что используемый алгоритм обладает в 17 раз меньшей константой роста временной сложности, чем стандартный алгоритм поиска гамильтонова цикла. Это позволяет увеличить количество вершин графа, используемого для поиска гамильтонова цикла в режиме реального времени (от 0.1 до 100 секунд), на порядок (от 30 до 500). Разработанный алгоритм может быть внедрён в современные беспилотные системы мониторинга состояния сельскохозяйственных полей для оптимизации траектории движения беспилотных аппаратов в режиме реального времени (0.1-100 секунд), внося тем самым вклад в динамично развивающуюся область точного земледелия.
Предложен подход к обоснованию параметров робототехнического комплекса, предназначенного для проведения аварийно-спасательных работ и других неотложных работ при ликвидации последствий аварий на особо опасных объектах (далее - РТК). Данный подход основан на формулировании идеальной модели робототехнического комплекса и дальнейшем ее преобразовании с целью обеспечения возможности создания, на основе существующих промышленных технологий, перспективного образца, превосходящего по показателям существующие робототехнические средства. Выбранный подход определяет ряд положений в отношении процесса обоснования параметров техники и создания ее перспективных образцов и технологий, включая теоретические положения, которые следует положить в основу его рассмотрения; способы действий при его организации; алгоритм его осуществления. В ходе достижения поставленной цели - обоснования параметров рассматриваемого РТК, были решены следующие научные задачи: проанализированы проблемы создания модели оптимизации параметров, разработана «идеальная модель» оптимизации параметров, на основе которой подготовлена рациональная модель оптимизации параметров РТК. При решении данных задач были определены основные особенности идеальных РТК: автономность, гибкость, интеллектуальность, маневренность, программируемость, обладание сенсорной обратной связь. Кроме того, идеальные РТК должны обеспечивать: исключение гибели и травматизма личного состава при ликвидации чрезвычайных ситуаций (далее - ЧС); повышение эффективности проведения аварийно-спасательных и других неотложных работ (далее - АСДНР); гибкость и адаптивность при проведении АСДНР. Под рационализацией идеальной модели в данной статье предлагается понимать ее преобразование путем снижения требований к соответствующим параметрам. При этом рассматривается два вида рационализации параметров РТК: - по тактическим показателям - модель, которую целесообразно реализовать в случае, если стохастическую математическую модель действий РТК удастся разработать; - по техническим показателям - модель, используемую, если упомянутая модель действий РТК создана не будет. Такой подход дает возможность оценивать степень отклонения выбранных параметров РТК и используемых методов их обоснования от наилучших вариантов, а также наметить пути по их совершенствованию.
Целью исследования является формирование геометрической модели среды, содержащей информацию о параметрах подстилающей поверхности для использования в системе планирования движений группы роботов строем на высокой скорости. В статье исследована задача построения карты опорных поверхностей. Приведен анализ существующих исследований по теме определения характеристик опорных поверхностей мобильными роботами. Приведена классификация способов оценки характеристик опорной поверхности на дистанционные и контактные. На основе анализа преимуществ и недостатков известных дистанционных и контактных методов в работе предлагается комбинированный подход, позволяющий использовать преимущества обоих методов. Подход основан на дистанционном разделении пространства на кластеры по внешним параметрам подстилающей поверхности с потенциально одинаковыми внутренними свойствами, одновременном определении внутренних параметров подстилающей поверхности контактным методом и дальнейшем их объединении. При этом осуществляется постоянное уточнение параметров поверхности во время перемещения. Подход использует ограниченный перечень стандартных бортовых средств мобильного робота и не требует больших вычислительных затрат по сравнению с методами машинного обучения. Приводится описание дистанционного определения внешних параметров подстилающей поверхности, в основе которых лежат алгоритмы сегментации облака точек, не требующие предварительного обучения. В качестве аргументов для сегментации используются: координаты точек облака, цвет каждой точки и перепад высот в окрестности каждой точки. Описан алгоритм определения внутренних характеристик поверхности контактным способом. В качестве внутренних параметров рассматриваются коэффициенты трения между каждым колесом и текущей поверхностью. Эти коэффициенты позволяют определить предельные ускорения для каждого робота группы, которые необходимы для реализации системы планирования движений. В работе приводятся результаты экспериментальных исследований дистанционного определения параметров подстилающей поверхности в рамках предложенного подхода на данных из публичного набора KITTI. Результаты исследования подтверждают возможность формирования геометрической модели среды, сегментированной на области с различными характеристиками опорной поверхности без обучения с использованием стандартных аппаратных возможностей робота.