МОДЕЛЬ СЦЕНАРНО-ПРЕЦЕДЕНТНОГО КЕРУВАННЯ СПІЛЬНИМ РУХОМ ВЕЛИКИХ ГЕТЕРОГЕННИХ АНСАМБЛІВ БЕЗПІЛОТНИХ АПАРАТІВ У РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ

Володимир Шерстюк, Ігор Сокол, Віктор Гусєв, Руслан Левківський

Анотація


В статті розглянуто особливості керування одночасним рухом великої групи безпілотних апаратів, що рухаються у спільному З-D просторі в межах різних середовищ. Розроблено модель керування спільним рухом гетерогенних ансамблів безпілотних апаратів у реальному часі за допомогою гібридної динамічної сценарно- прецедентної системи та представлено архітектуру прототипу цієї системи. Запропонована система керування спі­льним рухом є частиною складної бортової системи управління безпілотним апаратом, що може пілотувати його за певною траєкторією, яка визначається сценарієм, відповідним до ролі даного безпілотного апарату у ансамблі, його місії та поточної просторової конфігурації, що має відповідає умовам безпеки. Для вирішення задачі викорис­тано методи сценарно-прецедентного підходу, отримання висновків на основі моделей, та перевірки дотримання обмежень. Новизна запропонованого підходу полягає у розробці гібридної моделі сценарно-прецедентного пошуку рішень, що заснована на принципах пасивного керування, та комбінує сценарно-прецедентний пошук рішень з їх адаптацією на основі кінематичних моделей та верифікацією з перевіркою дотримання заданих обмежень. Модель має обчислювальну складність, яка слабко залежить від числа динамічних об'єктів, які одночасно рухаються, та є працездатною у З-D просторі. Практична значимість запропонованого підходу полягає в тому, що він дає можли­вість вирішувати задачу керування спільним рухом безпілотних апаратів у гетерогенних ансамблях в умовах реа­льного часу, змінюючи призначені сценарії активності «на льоту», замінюючи, додаючи або видаляючи певні послі­довності дій та синхронізуючи їх у часі та просторі, що дозволяє безпілотним апаратам спільно маневрувати, уни­каючи зіткнень, перешкод тощо. Це дозволяє отримувати адекватні і своєчасні реакції ансамбля безпілотних апа­ратів на динамічні та ситуаційні збурення, що їх зазнають окремі безпілотники внаслідок непередбачуваності сере­довища. Запропонований підхід суттєво зменшує обчислювальну складність вирішення задачі. Спираючись на опис поточної просторової конфігурації та використовуючи кінематичну модель безпілотних апаратів, він дозволяє отримувати елементи безпечних траєкторій безпілотників, що входять до гетерогенного ансамблю, та які макси­мально підтримують задану структурну та геометричну конфігурацію й компенсують виникаючі збурення.

Ключові слова


траєкторія; спільний рух; план; сценарій; прецедент; обмеження; збурення; маневр

Повний текст:

PDF

Посилання


Sherstjuk, V. (2015). Scenario-Case Coordinated Control of Heterogeneous Ensembles of Unmanned Aerial Vehicles. In Proceedings of the 2015 IEEE 3rd International Conference on Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (pp. 275-279). https://doi.org/10.1109/ APUAVD.2015.7346620

Cruz, G.C.S., & Encarnagao, P.M.M. (2012). Obstacle Avoidance for Unmanned Aerial Vehicles. Journal of Intelligent Robotic Systems, 65(1-4), 203-217. https://doi.org/10.1007/s10846-011-9587-z

Lapierre, L„ Zapata, R„ & Lepinay, P. (2007). Combined Path-following and Obstacle Avoidance Control of a Wheeled Robot. International Journal of Robotics Research, 26(4), 361-375. https://doi.Org/10.1177/0278364907076790

Carvalhosa, S., Pedro Aguiar, A., & Pascoal, A. (2010). Cooperative Motion Control of Multiple Autonomous Marine Vehicles: Collision Avoidance in Dynamic Environments. IFACProceedings Volumes, 43(16), 395-400. https://doi.org/10.3182/20100906-3-IT-2019.00069

Ge, S.S., Lai, X.-C, & Al Mamun, A. (2007). Sensor-based path planning for nonholonomic mobile robots subject to dynamic constraints. Robotics and Autonomous Systems, 55(7), 513-526. https://doi.Org/10.1016/j.robot.2007.02.003

Skowron, M„ Chmielowiec, W., Glowacka, K„ Krupa, M., & Srebro, A. (2019). Sense and avoid for small unmanned aircraft systems: Research on methods and best practices. Journal of Aerospace engineering, 233(16), 6044-6062. https://d0i.0rg/l 0.1177/0954410019867802

Orefice, M„ Di Vito, V., & Torrano, G. (2015). Sense and Avoid: Systems and Methods. In Encyclopedia of Aerospace Engineering, J. Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470686652.eae1149

Tsourveloudis, N.C., Doitsidis, L, & Valavanis, K.P. (2005). Autonomous Navigation of Unmanned Vehicles: A Fuzzy Logic Perspective. In Cutting Edge Robotics, IntechOpen. https://doi.org/10.5772/4654

Lyu, Y., Pan, Q., Zhao, C., Yu, С., & Hu, J. (2016). A UAV Sense and Avoid System Design Method Based on Software Simulation. In Proceedings of 2016 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (pp. 572-579). https://doi.org/10.! 109/ICUAS.2016.7502673

Hausler, A.J., Saccon, A., Pedro Aguiar, A., Hauser, J., & Pascoal, A. (2012). Cooperative Motion Planning for Multiple Autonomous Marine Vehicles. IFACProceedings Volumes, 45(27), 244-249. https://doi.org/10.3182/20120919-3-IT-2046.00042

Polvara, R., Sharma, S., Wan, J., Manning, A., & Sutton, R. (2018). Obstacle Avoidance Approaches for Autonomous Navigation of Unmanned Surface Vehicles. Journal of Navigation,71(1),241-256. https://doi.org/10.1017/S0373463317000753

Hoy, M., Matveev, A., & Savkin, A. (2015). Algorithms for Collision-Free Navigation of Mobile Robots in Complex Cluttered Environments: A Survey. Robotica, 33(3), 463-497. https://doi.org/10.1017/S0263574714000289

Chakravarthy, A., & Ghose, D. (1998). Obstacle avoidance in a dynamic environment: a collision cone approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, 28(5), 562-574. https://d0i.0rg/l 0.1109/3468.709600

Pietrzykowski, Z., & Uriasz, J. (2009). The Ship Domain - A Criterion of Navigational Safety Assessment in an Open Sea Area. Journal of Navigation, 62,93-108. https://doi.org/10.1017/S0373463308005018

Song, L, Chen, Z., Dong, Z., Xiang, Z., Mao, Y., Su, Y., & Hu, K. (2019). Collision avoidance planning for unmanned surface vehicle based on eccentric expansion. International Journal of Advanced Robotic Systems, 16(5). https://doi.Org/10.1177/1729881419851945

Zak, B. (2004). The Problems of Collision Avoidance at Sea in the Formulation of Complex Motion Principles. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 14(4), 503-514.

Liu, Y., Yang, C, & Du, X. (2008). A CBR-based Approach for Ship Collision Avoidance. In: New Frontiers in Applied Artificial Intelligence, Lecture Notes In Artificial Intelligence, 5027,687-697. https://doi.org/10.1007/978-3-540-69052-8_72

Шерстюк, В. (2013). Сценарно-прецедентное управление эрратическими динамическими объектами. Lambert Academic Publishing.

Шерстюк, В. (2015). Модель вывода по прецедентам в интеллектуальной системе «Муссон». Штучний інтелект, 1-2,103-111.

Шерстюк, В. (2012). Динамический отбор прецедентов в интеллектуальной системе «Муссон». Штучний інтелект, 4,392-403.

Zharikova, М., & Sherstjuk, V. (2016). Case-based Approach to Intelligent Safety Domains Assessment for Joint Motion of Vehicles Ensembles. In Proceedings of the 4th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (pp. 245-250). https://doi.org/10.1109/MSNMC.2016.7783153

Шерстюк, В. (2012). Основы теории динамических сценарно-прецедентных интеллектуальных систем. Феникс.

Sherstjuk, V., Zharikova, М., & Sokol, I. (2018). Forest Fire-Fighting Monitoring System Based on UAV team and Remote Sensing. In Proceedings of 2018 IEEE 38th International Conference on Electronics and Nanotechnology (pp. 99-106). https://doi.org/10.1109/ELNAN0.2018.8477527




DOI: https://doi.org/10.35546/піт.v0i25.494

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.