Алгоритм для исследования местности на основе многоагентных и нейронечетких систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 004

Алгоритм для исследования местности на основе многоагентных и нейронечетких систем.

Студент, МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва, Россия

Научный руководитель: Рогозин О.В., доцент кафедры "ИУ7"

МГТУ им. Н.Э. Баумана

МГТУ им. Н.Э. Баумана

dimashanov@yandex.ru

Ключевые слова: Исследование местности (Survey areas), многоагентные системы (Multi-agent systems), дроны (drones)

Аннотация

В статье рассматривается нахождение зараженных участков местности. Нахождение эффективного решения мониторинга зараженной местности. Для исследования местности используются автономные летательные средства (дроны) и многоуровневая многоагентная система для организации из работы.

Введение

Лесные пожары, радиационные, различные биологические и химические заражения происходят ежегодно. Точно спрогнозировать распространение «облаков» загрязнения обычно довольно трудно, если вообще возможно. Поэтому для наблюдения за местностью используют людей, которые на транспорте перемещаются и вручную с помощью датчиков и зрительного наблюдения определяют ситуацию, на данный момент технический прогресс позволяет заменить их автоматизированными роботами (дронами).

Цели и задачи:

Цель работы - создание алгоритма управления дронами для разведывания обстановки загрязнения местности. Для достижения данной цели нам необходимо выполнить поставленные задачи:

• Провести анализ проблем системы управления программой полетов.

• Сравнить возможные архитектуры систем входящие в разрабатываемый алгоритм.

• Провести исследование работоспособности системы и выбранного алгоритма.

Система управления полетов должна обеспечить возможность в любой момент максимально быстро исследовать определенный выбранный участок из всей подконтрольной ей территории, постоянную разведку всей территории и невредимость дронов и окружающих их объектов.

Исходя из требований к данной системе можно выделить её задачи:

1) Максимально равномерно рассредоточить дроны по контролируемой ей территории

2) Следить за тем чтобы они находились на безлопастном расстоянии друг от друга

3) Определять, наблюдать и избегать инородные опасные объекты, такие как другие воздушные средства, плохие погодные условия и др.

Возможные архитектуры систем входящих в разрабатываемый алгоритм

Централизованная система - данный тип систем имеет единый центр из которого управляются все дроны.

Плюсы данной системы:

1) Возможен полный контроль за действиями дронов.

2) Информация попадает в центр обработки информации сразу после получения её дроном.

Минусы:

1) Большие трудности при масштабировании данной системы.

2) Необходим большой комплекс для управления всем в случае выхода из строя или недоступности которого вся система становится неработоспособной.

3) Технически труднореализуем из-за необходимости поддержания постоянной связи между всеми дронами и центром управления

Последний недостаток данной архитектуры системы является причиной отказа от неё.

Многоагентная система - система управления при которой нет единого центра.

Плюсы данной системы:

1) Легко масштабируемая

2) Кроме самих дронов и систем обеспечения их работоспособности для работы ничего не нужно.

3) Не требует внесения никаких специальных требований в технические характеристики дронов

4) При выходе из строя одного или нескольких агентов система остается работоспособной

Минусы:

1) Управление данной системы очень «инертно».

2) В общем случае информация полученная дроном будет получена человеком которому она требуется через какой-то промежуток времени.

Так как для решения глобальной задачи по исследованию территории необходимо решить две больших подзадачи: управление полетами дронов и собственно исследование территории, то имеет смыл разнести эти задачи так чтобы подсистемы решающие их не зависели друг от друга, а именно на разные уровни многоагентных системы.

Построение и исследование системы

мониторинг зараженный местность дрон

Для моделирования процесса поиска зараженной местности нам нужны двухуровневая многоагаентная система, первый уровень которой будет отвечать за управление полетами, это накладывает на него множество обязанностей, не вдаваясь в детальную имитацию этих процессов воспроизведем основные из них:

1) Группировка дронов, (экземпляров агента класса дрон), предназначенная для декомпозиции множества дронов на группы, которые потенциально могут конфликтовать. Это делается с целью снижения нагрузки на вычислительные мощности дронов. Информационный обмен выполняется только "внутри" каждой группы дронов. (U3)

2) Автономное планирование собственного движения дрона в зоне прибытия, выполняемое экземплярами агента класса дрон. (U4)

3) Перепланирование собственного движения в зоне прибытия, выполняемое экземплярами агента класса дрон для избегания конфликта как с другими дронами, так и с НЛО. (U5)

4) Управление выполнением взлета. (U6)

5) Управление выполнением маневра по обследованию зараженного участка. (U8)

6) Получение полетного плана от сторонних систем (Требование спасателей или указание от верхнего уровня системы исследовать определенный участок). (U7)

Сам первый уровень многоагентой системы должен состоять из нескольких типов агентов:

1) Агента класса дрон - агент этого типа управляет движением дрона.

2) Агента класса диспетчер дронов - агент который отвечает за запуск, возвращение и под заправку дронов.

3) Агент класс НЛО - агент моделирующий поведение неопознанного летающего объекта, (дроны не принадлежащие системе, летательные средства, инородный мусор и т.д.)

4) Сервер симуляции. Эта компонента не является агентом системы. Она предназначена для симуляции и отображения воздушной обстановки. Кроме того, она ответственна за генерацию событий типа появление нового дрона в воздушном пространстве и уход дрона из него. Эта компонента обеспечивает также пользовательский интерфейс, который необходим для задания различных ситуаций.

На рисунке 1 показана схема устройства первого уровня многоагентой системы.

Рис1. Устройство первого уровня многоагентной системы.

Второй уровень многоагентой системы должен отвечать за собственно исследование территории.

Для этого в систему должны входить агенты:

1) Агента класса дрон-поисковик - агент этого типа управляет действиями дронов.

2) Агента класса человек - агент который отвечает выдачу запросов на исследование территории.

3) Сервер симуляции. Эта компонента не является агентом системы. Она предназначена для симуляции и отображения воздушной обстановки. Кроме того, она ответственна за генерацию событий типа появление нового дрона в воздушном пространстве и уход дрона из него. Эта компонента обеспечивает также пользовательский интерфейс, который необходим для задания различных ситуаций.

Данный уровень системы должен уметь:

1) Создавать распределенную базу знаний

2) Распределить дроны по заданиям.

3) Обеспечить людей находящихся на потенциально зараженной территории необходимой информацией о ситуации.

На рисунке 2 показана схема второго уровня многоуровневой многоагентой системы.

Рис2 Второй уровень многоагентной системы.

Результаты моделирования

Для проведения исследования были использованы карты реально существующих мест.

Карты предоставлены на Рисунке 3, Рисунке 4 и Рисунке 5.

Так как система может работать по разному при одинаковых параметрах запуска из-за неоднозначности группировки агентов. Для каждой карты было проведено по десять испытаний и в результаты были занесены средние значения.

Зараженная область считалась обнаруженной если дрон пролетел мимо неё на расстоянии менее 15 метров, здания считались абсолютно высокими и перелететь через них нельзя, только облететь сбоку, области где расположены деревья считались недоступными для полетов на высотах ниже 10 метров. Красными кругами на картах обозначены зараженные области, зелеными точки запуска дронов.

Результаты:

Рисунок 3 Карта для первого испытания

Рисунок 4 Карта для второго испытания

Рисунок 5 Карта для третьего испытания.

Заключение

Были проанализированы возможные варианты архитектуры системы поиска зараженных областей и выбранная многоуровневая многоагентная система. Разработана архитектура и при помощи имитационных моделей про исследована. В результате исследования данная архитектура показала свою работоспособность и возможные варианты её улучшения.

Список литературы

1) В.И. Городецкий, О.В. Карсаев, В.В. Самойлов, С.В. Серебряков «Прикладные многоагентные системы группового управления» 2004г

2) В.Б. Тарасов «Основы теории агентов и многоагентых систем»

3) Френц Щебек. Вариации на тему одной планеты. 1972 год.

Размещено на Allbest.ru