Санкт-Петербургский государственный университет
Опубликован: 12.07.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 246 / 40 | Длительность: 09:36:00
Специальности: Программист
Лекция 4:

Проект "Мультиагентная система для БПЛА"

Мультиагентный подход и трёхуровневая система управления БПЛА

Комплекс БПЛА, как правило, состоит из одного БПЛА и базовой станции под управлением человека. Человек с базовой станцией определяет задачу для БПЛА, последний, в свою очередь выполняет её и передаёт информацию на базовую станцию, при этом человек способен отслеживать ход выполнения задания. Иногда используют несколько комплексов, при этом каждый БПЛА привязан к своей базовой станции. Обмен информацией между комплексами происходит только на земле, между базовыми станциями [ 4.6 ] . Такую работу комплекса можно представить, как двухуровневую систему управления. Верхний уровень управления осуществляется базовой станцией. Здесь определяется глобальная задача для БПЛА, задаётся высота полёта, скорость полёта, маршрут, тачки сбора информации и т.д. Нижний уровень управления осуществляется автопилотом БПЛА, который действует по записанной на него программе с базовой станцией. Для выполнения задачи автопилот управляет исполнительными механизмам, собирает информацию с датчиков и отправляет данные на базовую станцию.

Описанная выше систем управления комплексом и принцип применения нескольких комплексов БПЛА для группового выполнения задачи характеризуются отсутствием автономной постановки новых задач, позволяющей группе оперативно принимать эффективные решения по изменению сценария выполнения поставленной задачи. Типичными примерами событий, вызывающих необходимость в постановке новых задач, являются: появление нового выгодной информации, для более эффективного выполнения задачи; выход из строя части имеющихся ресурсов; а также изменение критериев принятия решений. Чем выше неопределенность, чем более распределенный характер имеют процессы принятия решения и чем чаще случаются незапланированные события, тем ниже эффективность существующих систем, не способных самостоятельно принимать решения и автоматически перестраиваться под изменения в среде. Кроме того, любая модификация схем принятия решений в традиционных системах представляет собой весьма сложный и трудоемкий процесс и требует высокой квалификации исполнителей, что делает разработку и эксплуатацию рассматриваемых систем крайне дорогостоящими.

Для решения подобных проблем применяются мультиагентные технологии. В основе этих технологий лежит понятие "агента", программного объекта, способного воспринимать ситуацию, принимать решения и взаимодействовать с себе подобными. Характерными особенностями интеллектуальных агентов являются:

  • коллегиальность, т.е. способность к коллективному целенаправленному поведению в интересах решения общей задачи;
  • автономность, т. е. способность самостоятельно решать локальные задачи;
  • активность, т. е. способность к активным действиям ради достижения общих и локальных целей;
  • информационная и двигательная мобильность, т. е. способность активно перемещаться и целенаправленно искать и находить информацию, энергию и объекты, необходимые для кооперативного решения общей задачи;
  • адаптивность, т. е. способность автоматически приспосабливаться к неопределнным условиям в динамической среде.

Эти возможности кардинально отличают мультиагентные системы (МАС) от существующих "жестко" организованных систем управления группы автономных БПЛА 7.

Мы применяем мультиагентный подход для управления группой БПЛА. Примером подобного взаимодействия может служить система описанная в статье [ 4.8 ] . Авторы статьи описывают взаимодействие главного компьютера (самолет управляемый человеком) и группы БПЛА, которые выполняют задачи поставленные первым. Наш же подход основан на "общении" моделей друг с другом, при этом образуется новый источник информации для корректировки полета автопилотом.

Желательно выполнение двух основных требований для разработки мультиагентной системы для группы БПЛА. Во-первых, на каждой модели должен быть небольшой, но мощный микрокомпьютер для работы, автономного изменения задания для автопилота, и общения в мультиагентной системе. Во-вторых, необходимо организовать устойчивую связь между агентами группы.

Отметим полезные свойства, которыми обладает группа взаимодействующих моделей по сравнению с использованием одного БПЛА

  • коллективный облет вырабатывает большую картину мира;
  • взаимодействие между собой помогает оптимизировать маршрут полета, основываясь на уже имеющихся данных с другого БПЛА;
  • большее множество стратегий;
  • возможность создания объемной картины мира;
  • более эффективное решение задач (экология, метеорология, оптимизация полёта группы);
  • больше гарантий выполнения задачи;
  • выигрыш во времени (главное условие для задач поиска потерявшихся людей);
  • возможность одновременного обследования территории;
  • возможность корректировки плана и выбора оптимального маршрута, основываясь на имеющихся данных соседнего UAV;
  • возможность постановке разных задач для разных участников группы UAV.

Для применения мультиагентного подхода к группе БПЛА в двухуровневую схему управления комплексом БПЛА мы добавляем промежуточный средний уровень, который осуществляется за счёт дополнительного микрокомпьютера установленного в БПЛА [ 3.6 ] .

Три уровня управления БПЛА-агента

Рис. 7.2. Три уровня управления БПЛА-агента

Таким образом, мы получаем новую трёхуровневую систему управления БПЛА-агента (рис.7.2), в которой, на верхнем уровне происходит формирование глобального задания уже для группы БПЛА, начальные условия, корректировка или изменения глобальной задачи, а также приём и обработка полученной от группы информации. На верхнем уровне находится персональный компьютер, к которому подсоединены различные модули для связи (модемы, радиоприемники и др.). Средний уровень управление осуществляется за счёт внедрения в БПЛА микрокомпьютера, который способен обмениваться информацией с другими членами группы и базовой станцией. На основе этой информации микрокомпьютер может изменить свою начальную задачу для ускорения достижения цели глобальной задачи, если это потребуется. Таким образом, мы получаем группу БПЛА-агентов, которая способна адаптироваться к изменениям происходящим во внешней среде. На нижнем уровне находятся управление исполнительными механизмами, датчиками и дополнительным оборудованием.

Николай Корнеев
Николай Корнеев

В самостоятельной работе №1 нет примера lab01 файла labAtom32.rar. Ссылка которая есть в презентации

www.math.spbu.ru/user/gran/Atom32/lab01

не работает?