В Ставрополе работают над управлением дронами на основе роевого интеллекта
Работу по реализации «роевого» принципа управления группами беспилотных летательных аппаратов ведут специалисты Северо-Кавказского федерального университета. Результаты работы группа изложила 30 сентября в ходе тридцать третьей международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника».
Группа исследователей работала над вопросами распределения задач в группах беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в условиях значительного превышения количества задач над количеством аппаратов. Ученые рассматривали распределение задач в однородной группе аппаратов, обладающих одинаковыми характеристиками и такое же распределение в группе, состоящей из нескольких типов аппаратов с различными функциональными характеристиками.
Основными задачами, решаемыми группой беспилотников, по мнению разработчиков, могут быть обзор и разведка территорий, обнаружение опасных объектов или мест возникновения чрезвычайных ситуаций, поиск пострадавших, а также иные задачи.
Эффективность решения поставленных задач достигается посредством одновременного использования группы БПЛА, элементы которой могут осуществлять параллельное выполнение задач по осмотру и сканированию различных областей пространства.
Итеративный метод распределения задач между членами группы, разрабатываемый научным коллективом, продемонстрировал устойчивость, хорошую сходимость, работоспособность и эффективность.
Имитационную модель группы БПЛА авторы реализовали в среде CoppeliaSim. По результатам 20 000 экспериментов был сделан вывод об устойчивости, хорошей сходимости, работоспособности и эффективности метода. Критерием оптимизации стало снижение энергозатрат группы на исполнение поставленных задач.
В некоторых экспериментах эффективность пройденного аппаратами пути достигала 28% в зависимости от количества аппаратов (агентов) и поставленных задач, что является научным приращением полученного результата исследования.
В гетерогенной группе была реализована двухэтапная процедура распределения агентов разных специализаций по кластерам задач с учетом функции ценности агента для той или иной задачи. Группа провела и оценила две тысячи числовых экспериментов. Полученный результат продемонстрировал эффективность метода в сравнении с аналогами.
«Самоорганизующиеся системы эффективнее иерархичных. Наш проект направлен на оптимизацию взаимодействия робототехнических агентов по концепции роевого интеллекта, автономности, самоорганизации и кооперации», — отметил один из авторов, доцент кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития СКФУ Владимир Антонов.
Следующим этапом работы станет доведение принципа управления до прототипа, а впоследствии — до готового образца.
