Формирование алгоритма стайного управления группой роботов в условиях постоянного возмущения среды

Описано создание программного имитационного комплекса в среде MATLAB 2017b для моделирования задачи стайного управления группой роботов, перемещающих платформу с заданной скоростью в некоторую целевую область плоскости движения в условиях постоянного возмущения среды. Приведены результаты моделирования решения задачи для группы из двух и четырех роботов. На базе программного комплекса в дальнейшем планируется моделирование более сложных задач стайного управления, таких как перехват цели группой малых авиационных средств поражения. Основной особенностью стайного управления является минимальный объем потребляемой информации. Такой подход увеличивает живучесть системы в целом. Время принятия группового решения практически не зависит от числа роботов в стае. Каждый робот изменяет параметры платформы, на которые влияют своими действиями и другие роботы. На основе измерений каждый робот в стае находит оптимальное управление в условиях ограниченной информации по отношению к конфигурации системы и целевых требований, что и обеспечивает выполнение поставленной задачи. Каждый робот работает независимо от других роботов

Литература

[1] Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. М., Физматлит, 2009.

[2] Каляев И.А. Принципы коллективного принятия решения и управления при групповом взаимодействии роботов. Мобильные роботы и мехатронные системы. Мат. науч. школы-конф. М., Изд-во МГУ, 2000, с. 204--221.

[3] Каляев И.А., Гайдук А.Р. Стайные принципы управления в группе объектов. Мехатроника, автоматизация, управление, 2004, № 12, с. 27--38.

[4] Каляев И.А., Капустян С.Г., Усачев Л.Ж. Основы построения распределенных систем управления коллективами роботов. Информационные технологии, 1998, № 5, с. 13--18.

[5] Ваcильев В.И., Пантелеев C.В. Нейроуправление --- новый раздел теории управления cложными cиcтемами. Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2005, № 5, с. 33--45.

[6] Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М., Горячая линия-Телеком, 2003.

[7] Каляев И.А., Капустян С.Г., Гайдук А.Р. Самоорганизующиеся распределенные системы управления группами интеллектуальных роботов, построенные на основе сетевой модели. Управление большими системами, 2010, № 30-1, с. 605--639.

[8] Воронов Е.М. Методы оптимизации управления многообъектными многокритериальными системами на основе стабильно-эффективных игровых решений. М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.

[9] Воронов Е.М., Карпунин А.А., Ванин А.В. Оптимизация управления структурно сложными системами. Инженерный журнал: наука и инновации, 2013, № 10. DOI: 10.18698/2308-6033-2013-10-1080

[10] Воронов Е.М., Семенов С.С., Полтавский А.А. и др. Методы принятия решений в задачах оценки качества и технического уровня сложных технических систем. М., Ленанд, 2016.