ОЦІНКА ПОДІБНОСТІ СИТУАЦІЙ В СЦЕНАРНО-ПРЕЦЕДЕНТНИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ: ПРОСТОРОВІ МІРИ
Анотація
У статті розглянуто питання оцінки просторової подібності ситуацій в сценарно-прецедентних системах управління великими групами безпілотних апаратів. Досліджено існуючі підходи обчислювальної геометрії до визначення мір просторової подібності, проведено аналіз їх особливостей. Запропоновано теоретичний підхід до оцінювання просторової подібності, що заснований на поданні просторових конфігурацій у вигляді шаблонів та застосуванні мір несхожості, які визначають ступінь їх розбіжності, зворотний до ступеня подібності. Запропоновано дискретизовану просторову модель, основою якої є куля з нескінченим радіусом та кутова система координат. На основі просторової моделі побудовано нелінійну м’яку топологію відкритої кулі, яку застосовано для подальшого визначення несхожості шляхом вимірювання метричної відстані між топологією шаблону та топологією зразка. Використано метод оцінки об’єму симетричної різниці шаблонів. Запропонований метод є інваріантним до можливих перетворень шаблонів за допомогою обертання або масштабування, що зберігають об'єм. Враховано наявність зон, що розбивають просторову конфігурацію відповідно до ступеня впливу з міркувань безпеки руху. Враховано часткову просторову схожість щодо вкладених або підпорядкованих частин просторової конфігурації. Запропонований метод може використовуватися для визначення ступеня подібності просторових шаблонів, поданих у вигляді топологій, безвідносно до конкретного класу цих топологій, використовуючи операції віднімання топології. Результати дослідження дозволяють використовувати сценарно-прецедентний підхід при вирішенні важкоформалізованих задач управління великими групами безпілотних апаратів.
Ключові слова: міра подібності, просторова подібність, просторова модель, м’яка топологія, шаблон, об’єм симетричної різниці.
Повний текст:
162-174 PDFПосилання
Sherstjuk V. Scenario-Case Coordinated Control of Heterogeneous Ensembles of Unmanned Aerial Vehicles. Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments: Proc. of the 2015 IEEE 3rd Int. Conf. Kyiv, 2015, pp. 275–279.
Шерстюк В.Г. Сценарно-прецедентное управление эргатическими динамическими объектами. Saarbrucken: Lambert Academic Publishing, 2013. 407 p.
Spaccapietra S., Parent C., Damiani M., De Macedo J., Porto F., Vangenot C. A conceptual view on trajectories. Data & Knowledge Engineering. 2008. Vol. 65, No. 1. Pp. 126–146.
Etienne L., Devogele T., Bouju A. Spatio-temporal trajectory analysis of mobile objects following the same itinerary. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2012. Vol. 38. Part II. pp 86–91.
Moreno F., Arangoa F. Conceptual Trajectory Multidimensional Model: An Application to Public Transportation. Dyna. 2011. Vol.78, No. 166. Pp. 142–149.
Dodge S., Laube P., Weibel R. Movement similarity assessment using symbolic representation of trajectories. Int. Journal of Geographical Information Science. 2012. Vol. 26, No. 9. Pp. 1563–1588.
Muhtar N., Cahyono E., Arman, Ransi N., Rofianto D. Pattern similarities of vector matrices. Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1341, No. 6. Pp. 062011.
Alsaade F., Fouda Y., Khan A. R. Efficient cellular automata algorithm for template matching. Journal of Artificial Intelligence. 2012. Vol. 5, No. 3. Pp. 122–129.
Alsaade F., Fouda Y. Template matching based on SAD and pyramid. International Journal of computer science and information security. 2012. Vol. 10, No. 4. Pp. 11–16.
Grasl T., Economou A. Spatial Similarity Metrics. In: Dong A., Moere A.V., Gero J.S. (eds) Computer-Aided Architectural Design Futures. 2007, Springer.
Frontiera P., Larson R., Radke J. A comparison of geometric approaches to assessing spatial similarity for GIR. International Journal of Geographical Information Science. 2008. Vol. 22, No. 3. Pp. 337–360.
Chehreghan A., Abbaspour R.A. Assessment of spatial similarity degree between polylines on multi-scale, multi-source maps. Geocarto international. 2017. Vol. 32, No. 5. Pp. 471–487.
Alt H. The Computational Geometry of Comparing Shapes. In: Albers S., Alt H., Näher S. (eds) Efficient Algorithms. Lecture Notes in Computer Science, Springer, 2009. Vol. 5760. Pp. 235–248.
Molodtsov D. Soft Set Theory – first results. Comp. and Math. with Appl. 1999. Vol. 37. Pp. 19–31.
Maji P. K., Roy A. R., Iswas R. B. An application of soft sets in a decision-making problem. Comp. and Math. with Appl. 2002. Vol. 44, No. 8-9. Pp. 1077–1083.
Feng F., Li Y., Leoreanu-Fotea V. Application of level soft sets in decision making based on interval-valued fuzzy soft sets. Computers and Mathematics with Applications. 2010. Vol. 60. Pp. 1756–1767.
Varol B., Aygun H. Fuzzy soft topology. Hacettepe J. of Math. and Stat. 2012. Vol. 41, No. 3. Pp. 407–419.
Mahanta J., Das P.K. Fuzzy soft topological spaces. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2017. Vol. 32, No. 1. Pp. 443–450.
Hong D., Wang J., Gardner R. Measure Theory. In Real Analysis with an Introduction to Wavelets and Applications. Academic Press, 2005. Pp. 33–63.
Sonke W., van Kreveld M., Ophelders T., Speckmann B., Verbeek K. Volume-based similarity of linear features on terrains. Advances in Geographic Information Systems: Proc. of the 26th ACM SIGSPATIAL International Conference. New York, 2018. Pp. 444–447.
Zharikova M., Sherstjuk V. Case-based Approach to Intelligent Safety Domains Assessment for Joint Motion of Vehicles Ensembles. Methods and Systems of Navigation and Motion Control: Proceedings of the 4th International Conference. Kyiv, 2016. Pp. 245–250.
Skowron A., Dutta S. Rough sets: past, present, and future. Nat. Computing. 2018. Vol. 17. Pp. 855–876.
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2020.1.1.19
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.