СИНТЕЗ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОНОМНОЙ ГРУППЫ РОБОТОВ С ФАЗОВЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ МЕТОДОМ МНОГОСЛОЙНОГО СЕТЕВОГО ОПЕРАТОРА С РАССТАНОВКОЙ ПРИОРИТЕТОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена задача синтеза системы управления для малых групп автономных роботов с фазовыми ограничениями и несколькими возможными начальными условиями. Основная задача управления для группы роботов состоит в перемещении роботов из некоторых текущих позиций в заданные терминальные положения без столкновений между собой. Обычно синтез управления группой роботов состоит из двух этапов: стабилизация роботов относительно некоторой точки пространства состояний; построение оптимальных траекторий. Траектории должны обеспечить движение роботов из начальных состояний в определенные состояния из терминального множества без столкновений. Во избежание столкновений система управления использует приоритеты роботов, основанные, например, на расстоянии между роботом и его конечным положением. Ввиду наличия фазовых ограничений обычная стабилизация роботов не может обеспечить безопасного движения роботов из различных начальных условий в терминальное положение. В работе представлен новый подход авторов к решению задачи стабилизации с фазовыми ограничениями методом многослойного сетевого оператора. В статье приводится пример синтеза управления для четырех роботов.

Об авторах

Асхат Ибрагимович Дивеев

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН; Инженерная академия Российский университет дружбы народов

Email: aidiveev@mail.ru
доктор технических наук, профессор, заведующий сектором проблем кибернетики ул. Вавилова, 44, Москва, Россия, 119333; ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Елизавета Юрьевна Шмалько

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН; Инженерная академия Российский университет дружбы народов

Email: e.shmalko@gmail.com
кандидат технических наук, старший научный сотрудник ул. Вавилова, 44, Москва, Россия, 119333; ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  1. Arutyunov, A.V., Karamzin, D.Yu. and Pereira, F.L. Maximum Principle in Problems with Mixed Constraints under Weak Assumptions of Regularity, J. of Optimization. Vol. 59. Issue 7. 2010. Pp. 1067-1083.
  2. Kaviczky T., Borelli F., Fregene K., Godbole D. and Balas G.J. Decentralized Receding Horizon Control and Coordination of Autonomous Vehicle Formations, IEEE Trans. on Cont. Syst. Tech., 2008. V. 16, 1. Pp. 19-33.
  3. O’Neill, M. and Ryan, C. Grammatical Evolution. IEEE Trans. Evol. Comput. 5, 2001. Pp. 349-358.
  4. Zelinka, I. Analytic programming by means of new evolutionary algorithms. In: Proceedings of 1st International Conference on New Trends in Physics’01, Brno, Czech Republic, 2001. Pp. 210-214.
  5. Diveev, A.I. and Sofronova, E.A. Application of network operator method for synthesis of optimal structure and parameters of automatic control system. In: Proceedings of 17-th IFAC World Congress, Seoul, 2008, 05.07.2008 - 12.07.2008. Pp. 6106-6113.
  6. Diveev, A.I. and Sofronova, E.A. Numerical method of network operator for multi-objective synthesis of optimal control system. In: Proceedings of Seventh International Conference on Control and Automation (ICCA’09) Christchurch, New Zealand, December 9-11, 2009. Pp. 701- 708.
  7. Diveev, A.I. A Numerical Method for Network Operator for Synthesis of a Control System with Uncertain Initial Values. Journal of Computer and Systems Sciences International. 2012. Vol. 51. No. 2. Pp. 228-243.
  8. Koza, J.R., Keane, M.A., Yu, J., Bennett, F.H., Mydlowec, W., and Stiffelman, O. Automatic Synthesis of both the Topology and Parameters for a Robust Controller for a Non-Minimal Phase Plant and a Three-Lag Plant by Means of Genetic Programming In Proceedings of the 38 Conference on Decision & Control Phoenix, Arizona USA - December 1999. Pp. 5292-5300.
  9. Koza, J.R., Keane, M.A., Yu, J., Mydlowec, W., and Bennett, F.H. Automatic Synthesis of Both the Control Law and Parameters for a Controller for a Three-Lag Plant with Five-Second Delay using Genetic Programming and Simulation Techniques. In Proceedings of the American Control Conference Chicago, Illinois June 2000. Pp. 453-458.
  10. Yu, J., Keane, M.A., and Koza, J.R. Automatic Design of Both Topology and Tuning of a Common Parameterized Controller for Two Families of Plants using Genetic Programming. In Proceedingsof the 2000 IEEE International Symposium on Computer-Aided Control System Design Anchorage, Alaska, USA September 25-27, 2000. Pp. 234-242.
  11. Cpałka, K., Łapa, K, and Przybył, A. A New Approach to Design of Control Systems Using Genetic Programming. Information technology and control. 2015. V. 44. No. 4. Pp. 433-442.
  12. Diveev A.I. Small Variations of Basic Solution Method for Non-numerical Optimization. In Proceedings of 16th IFAC Workshop on Control Applications of Optimization, October 6th-9th, 2015. Garmisch-Partenkirchen. Pp. 28-33.
  13. Diveev, A.I. and Shmalko, E.Yu. Optimal Control Synthesis for Group of Robots by Multilayer Network Operator. In Proceedings of 3rd International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT’16). St. Paul’s Bay - Malta on April 6-8, 2016. Pp. 077-082.
  14. Diveev, A.I. and Shmalko, E.Yu. Optimal Motion Control for Multi-Robot System by Multilayer Network Operator. In Proceedings of the 11th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA 2016), 5-7 June 2016, Hefei, China. Pp. 2164-2169.
  15. Дивеев А.И., Софронова Е.А., Шмалько Е.Ю. Эволюционные численные методы решения задачи синтеза системы управления группой роботов // Информационные и математические технологии в науке и управлении. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2016. № 3. С. 11-24. [Evolutsyonnye chislennye metody reshenia zadachi sinteza sistemy upravlenia gruppoi robotov = Evolutionary computational methods to solve problems of control system synthesis for groups of robots // Informacionnye i matematicheskie tehnologii v nauke i upravlenii = Information and mathematical technologies in science and management. Publ. Irkutsk: Melentiev Energy Systems Institute SB RAS, 2016. № 3. S. 11-24].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».