Лаборатория образована в 2012 году по инициативе директора ИДСТУ СО РАН академика Бычкова И.В. Исследования, проводимые в лаборатории, направлены на разработку методов построения и анализа систем интеллектуального управления группами автономных роботов, обеспечивающих эффективное и оперативное выполнение широкомасштабных миссий с учетом как возможностей бортовых вычислительных и коммуникационных устройств, так и действующих пространственно-временных ограничений.

Сотрудниками лаборатории получены значимые научные результаты в решении следующих актуальных задач: планирования пути в неизвестной среде; управления формациями роботов; совместного обследования нестационарных физических полей и поиска аномалий; многоатрибутной маршрутизации группы в условиях топливных ограничений; экстренного оповещения для распределенных групп мобильных роботов; планирования групповых действий роботов; анализа и синтеза систем управления, в том числе на основе событий.

В лаборатории разрабатываются программный комплекс "ВФЛ-Редуктор" для анализа и синтеза нелинейных систем управления, система автоматического доказательства теорем "Pcfbucket", программно-моделирующий комплекс "Multiobjective Mission Planner", а также программный и программно-аппаратный моделирующий комплексы для отработки и тестирования алгоритмов управления группировками роботов.

Ульянов Сергей Александрович

Косов Александр Аркадьевич

Максимкин Николай Николаевич

Нагул Надежда Владимировна

Давыдов Артём Васильевич

Кензин Максим Юрьевич

Ларионов Александр Александрович

Костылев Денис Алексеевич

Толстихин Антон Артемович

снс

внс

внс

снс

нс

мнс

прогр

прогр

прогр

к.т.н.

к.ф.-м.н.

к.т.н.

к.ф.-м.н.

—

—

—

—

—

sau@icc.ru

aakosov@yandex.ru

mnn@icc.ru

sapling@icc.ru

artem@icc.ru

gorthauers@gmail.com

bootfrost@zoho.com

mail@kostydenis.me

madstayler93@gmail.com

Разработан событийный подход к планированию пути в неизвестной среде для автономного подводного робота. Задача робота состоит в следовании по заданной опорной траектории и, при необходимости, обходе препятствий, обнаруживаемых локатором секторного обзора. Центральным компонентом предложенного подхода является дискретно-событийная система, ответственная за выявление ситуаций, требующих изменение текущего пути, и выбор подходящего действия, связанного с генерацией нового пути. Предложены два алгоритма планирования пути: основанный на методе путевых точек для безопасного обхода препятствий, и основанный на кривых Дубинса для возврата на опорную траекторию. Оба алгоритма не требуют значительных вычислительных ресурсов. Разработанный подход показал свою эффективность в различных модельных сценариях.

Ulyanov S., Bychkov I., Maksimkin N. Event-based path-planning and path-following in unknown environments for underactuated autonomous underwater vehicles (submitted to Applied Sciences).

Предложена общая математическая нелинейная модель формации с многорежимным децентрализованным управлением и выполнена формализация ее желаемого поведения в отдельных типичных режимах, а также ее движения в целом, а также получены основанные на вектор-функциях Ляпунова достаточные условия исследуемых свойств формаций. Разработаны децентрализованные алгоритмы управления формациями автономных подводных роботов, в том числе для задачи следования по заданному криволинейному пути.

1. Vassilyev S.N., Kozlov R.I., Ul’yanov S.A. Multimode formation stability // Doklady Mathematics. 2014. Vol. 89, №2. P. 257-262.
2. Bychkov I., Davydov A., Nagul N., Ul'yanov S. Hybrid Control Approach to Multi-AUV System in a Surveillance Mission // Information Technology in Industry. 2018. Vol. 6, №1. pp. 20-26.
3.Ul'yanov S., Maksimkin N. Formation path-following control of multi-AUV systems with adaptation of reference speed // Mathematics in Engineering, Science and Aerospace. 2019. Vol. 10, №3. P. 487-500.

Разработана вычислительная технология для строго анализа и синтеза нелинейных систем управления на основе сублинейных векторных функций Ляпунова. Она охватывает непрерывные и цифровые системы управления, системы событийного управления и системы с запаздываниями. Для этих систем технология обеспечивает анализ наиболее важных с прикладной точки зрения динамических свойств диссипативности, асимптотической и практической устойчивости, а также вычисление количественных оценок прямых показателей динамического качества (точности стабилизации, областей притяжения и достижимости, времени регулирования и др.). Программная реализация этой технология применена в задачах стабилизации формаций автономных роботов и угловой стабилизации нежесткого космического телескопа "Спектр-УФ".

1. Бычков И.В., Воронов В.А., Дружинин Э.И., Козлов Р.И., Ульянов С.А., Беляев Б.Б., Телепнев П.П., Ульяшин А.И. Синтез комбинированной системы прецизионной стабилизации обсерватории "СПЕКТР УФ". II // Космические исследования. 2014. С. 153-170.
2. Vassilyev S., Ulyanov S., Maksimkin N. A VLF-based technique in applications to digital control of nonlinear hybrid multirate systems // AIP Conference Proceedings. 2017. Vol. 1798(1). P. 020170-1 - 020170-10.

Исследуется задача планирования комплексной многоцелевой миссии группы роботов. Задача планирования заключается в том, чтобы распределить все цели (задания) миссии между роботами группы и определить наиболее эффективный маршрут для каждого из них с учетом действующих пространственно-временных и функциональных ограничений, чтобы обеспечить своевременное выполнение каждой цели в соответствии с обозначенными требования. Исследуемая задача принадлежит к актуальному классу многоатрибутной маршрутизации, объединяющему продвинутые лабораторные модели с теми требованиями, которые накладываются спецификой реального мира (динамические условия, присутствие неопределенностей, высокая степень разнородности объектов и т.д.). Для решения задачи маршрутизации разработан гибридный эволюционный подход, совмещающий в себе работу эволюционного алгоритма с набором специализированных генетических операторов, проблемно-ориентированных эвристик, процедур локального поиска, а также схемой автоматической подстройки (адаптации) внутренних параметров алгоритма.

1. Kenzin M., Bychkov I., Maksimkin N. Hybrid evolutionary approach to multi-objective mission planning for group of underwater robots // Mathematical Modeling of Technological Processes, Communications in Computer and Information Science, Vol. 549, 2015. P. 73-84.
2. Kenzin M., Bychkov I., Maksimkin N. An evolutionary approach to route the heterogeneous groups of underwater robots // 40th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2017. P. 1328-1331.
3. Kenzin M., Bychkov I., Maksimkin N. Task allocation and path planning for network of autonomous underwater vehicles // International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) Vol.10, No.2, 2018. P. 33-42.

Исследуется задача организации скоординированой подзарядки группы роботов в процессе выполнения автономных миссий большой продолжительности. Задача определения порядка подзарядки и времени, когда каждый робот должен покидать действующую группу и направляться к зарядной станции, сформулирован в терминах задачи составления расписания. Расписание должно быть построено таким образом, чтобы обеспечить максимальную работоспособность по времени остающейся для выполнения задач группировки с учетом функциональной и параметрической разнородности действующих роботов. Разработана модификация эволюционных алгоритмов, эффективно реализующая быстрое и надежное составление допустимых групповых расписаний, а также их оперативную корректировку в случае возникновения непредвиденных событий. Используется оригинальная схема кодирования решения, позволяющая значительно понизить размерность задачи и вычислительные затраты на поиск ее решения.

1. Kenzin M., Bychkov I., Maksimkin N. An approach to route underwater mobile robots under continuous squad rotation // 41th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, 2018. P. 973-978.
2. Kenzin M., Bychkov I., Maksimkin N. Autonomous coordination of heterogeneous vehicles for persistent monitoring problem with route and fuel constraints // CEUR Workshop Proc.: Proc. of 1st Intern. Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE'2019), 2019. P. 78-87.
3. Кензин М.Ю., Бычков И.В., Максимкин Н.Н. Двухуровневый эволюционный подход к маршрутизации группы подводных роботов в условиях периодической ротации состава // Труды СПИИ РАН, № 18(2), 2019. С. 267-301.

Предложена новая модель задачи экстренного оповещения для распределенной группы мобильных роботов в условиях ограниченной коммуникации. Исследуемая задача заключается в поиске кратчайшего по времени маршрута для изначально осведомленного робота с целью распространения некоторой экстренной информации внутри динамической группы роботов. Для решения задачи предложен ряд проблемно-ориентированных эвристик для построения первичных решений, а также процедура локального поиска для их дальнейшего улучшения. Разработаны схемы генерации реалистичного набора тестовых задач. Вычислительные эксперименты демонстрируют способность разработанных эвристик строить около-оптимальные решения при малых вычислительных затратах.

Kenzin M., Bychkov I., Maksimkin N. Situational awareness for distributed mobile robot teams under limited communication // Proceedings of the 2nd International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE-2020), 2020. Pp. 146-155.

Разработан подход на базе гибридного алгоритма роевой оптимизации WOA-GWO, позволяющий за заданное количество измерений значений физического поля в разных точках пространства обнаружить его источник, перемещающийся в пространстве по заранее неизвестной траектории. В основе предложенного подхода лежит построение диаграммы Вороного. Площадь ячеек используется для оценки актуальности проведенных в них замеров, которая, очевидно, снижается со временем. Проведенные первичные тесты демонстрируют высокую вероятность обнаружения источника, слабо зависящую от выбора начального приближения, в то время как применение обычных роевых алгоритмов не приводит к приемлемым решениям задачи.

Tolstikhin A., Bychkov I. Swarm optimization approach to non-stationary physical field survey problem using a group of autonomous underwater vehicles // Proc. of the 2nd Intern. Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (Irkutsk, July 6–7, 2020). Irkutsk, 2020. Vol. 2638. P. 277–288.

Разработан метод логико-алгебраических уравнений (ЛАУ) как универсальный метод математической теории систем, позволяющий алгоритмически генерировать критерии сохранения свойств систем при некоторых действующих между ними отображениях типа морфизмов. Метод ЛАУ успешно применен для получения условий сохранения свойств супервизоров дискретно-событийных систем при их редукции и включения наблюдения за состоянием, а также получены условия неухудшаемости свойств расписания движения в сети железнодорожного транспорта, описываемой уравнениями (max,+)-алгебры, при добавлении в сеть нового пути.

1. Нагул Н.В. Динамические свойства дискретно-событийной модели сети общественного транспорта // Сиб. журн. индустриальной математики. 2011. T. 14, № 4 (48). С. 50–62.
2. Nagul N.V. The logic-algebraic equations method in system dynamics // St. Petersburg Math. J. 2013. Vol. 24, № 4. P. 645–662.
3. Нагул Н.В. Классы свойств, сохраняющихся при морфизмах обобщений многоосновных алгебраических систем в исследовании динамики // Труды Института математики и механики УрО РАН. 2014. Т. 20, № 1. С. 185-200.

Предложены оригинальные подходы к исследованию и построению супервизоров для дискретно-событийных систем в рамках теории супервизорного управления. С помощью метода логико-алгебраических уравнений получены критерии сохранения свойств супервизоров при различных их преобразованиях. Применение метода автоматического доказательства теорем в языке позитивно-образованных формул позволило интеллектуализировать построение и модификацию централизованных и децентрализованных супервизоров.

1. Nagul N.V. Generating Conditions for Preserving the Properties of Controllable Discrete Event Systems // Autom. Remote Control. 2016. Vol. 77, №4, pp. 637–652.
2. Bychkov I., Davydov A., Nagul N., Ul'yanov S. Hybrid Control Approach to Multi-AUV System in a Surveillance Mission // Information Technology in Industry. 2018. Vol. 6, №1. pp. 20-26.
3. Davydov A., Larionov A., Nagul N. A first-order logic based approach to problems of decentralized supervisory control of DES // AIP Conference Proceedings. 2018. 2046. P. 020021(1)-020021(10).

Имитационный комплекс SPUVS (Simulation Platform for Underwater Vehicle Systems) используется для тестирования и отладки разработанных в лаборатории алгоритмов группового управления применительно к задачам управления автономными необитаемыми подводными аппаратами. Спецификой комплекса является фокус на особенностях группового и индивидуального управления роботами в подводной среде, включая учет динамических ограничений на движение, специфику гидроакустической коммуникации, работу с возмущениями и неопределенностями, свойственными динамической подводной среде, погрешностями измерительного оборудования.

В рамках программного имитационного комплекса реализованы следующие модули:

• Бесшовная генерация поверхности дна по заданному набору характеристик;
• Три механизма управления подвижными объектами (импортированные алгоритмы управления, движение по заданному набору точек, ручное управление с клавиатуры);
• Модель гидролокатора бокового обзора, позволяющая осуществлять сбор сайдсканов, их превью и рендер, автоэкспозицию и нормализацию ихображений, наложение карты на координатную сетку;
• Набор визуальных эффектов (ограничение видимости из-за воды, каустики, имитация камер и прожекторов на борту аппарата);
• Модуль графического интерфейса.

Основной задачей программно-аппаратного моделирующего комплекса TEMAR (Testbed Environment for Multiple Autonomous Robots) является упрощение разработки и тестирования алгоритмов группового управления мобильными роботами. Концептуально комплекс можно разделить на три основных части:

• Периферийное оборудование, включающее, например, систему видеокамер и коммуникационную систему;
• Серверное приложение, отвечающее за пользовательский интерфейс, а также симуляцию окружающей среды и датчиков, которые невозможно установить на роботов;
• Мобильные роботы, собранные на базе LEGO Mindstorm EV3.

Несмотря на наличие явно-выраженного сервера, архитектура комплекса позволяет моделировать и децентрализованное взаимодействие внутри группы в рамках выполнения Миссий. Сами Миссии задаются подключением необходимых модулей Задач, которые, в свою очередь, состоят из Действий - базовых операций, доступных роботам. Такой подход позволяет реализовывать сложные ситуации с последовательным или параллельным выполнением заданий в условиях минимальных знаний о внутреннем устройстве комплекса.

Kostylev D., Tolstikhin A., Ulyanov S. Development of the Complex Modelling System for Intelligent Control Algorithms Testing // 42nd Intern. Convention on Information and Communication Technology (Opatija, Croatia, May 31 – 24, 2019). Pp. 1091-1096.

Программно-моделирующий комплекс “Multiobjective Mission Planner” разрабатывается в лаборатории информационно-управляющих систем для отработки методов верхнеуровневого планирования комплексных динамических операций группы роботов, а также алгоритмов групповой маршрутизации.

Базовый фреймворк предоставляет следующие возможности: ввод условий миссии через импорт данных (в специализированном формате описания миссии) и/или пользовательский интерфейс; графическое представление моделируемой сцены; модульное подключение подсистем управления роботами в виде библиотек; моделирование работы группы на основе интегрированной (из подключенных модулей) системы управления; визуальный и статистический вывод данных; проведение серии множественных запусков в фоновом режиме. В число уже реализованных библиотек входят:

• Модуль поиска пути и построения траекторий (в том числе, в частично-неизвестной среде);
• Планировщик расписания ротации группы роботов в условиях топливных ограничений;
• Библиотека для эффективной генерации групповых маршрутов в задачах комплексной многоатрибутной маршрутизации;
• Система экстренного оповещения распределенной группы роботов в условиях ограниченной коммуникации.

Кензин М.Ю., Максимкин, Н. Н. Моделирующая среда для планирования мультиобъектных групповых миссий автономных подводных аппаратов AUV Multiobjective Mission Planner // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2015610373, дата регистрации 12.01.2015 г.

Применим для анализа и синтеза непрерывных и непрерывно-дискретных систем управления, систем с запаздыванием. Позволяет осуществлять проверку наличия в исследуемых системах различных динамических свойств с вычислением оценок основных показателей динамического качества (точности стабилизации, области притяжения и др.), а также синтез неизвестных параметров, исходя из обеспечения наилучших либо заданных характеристик системы. При решении задач анализа и синтеза позволяет учитывать неопределенности объекта управления, возмущения, нелинейные характеристики датчиков и исполнительных органов. Задачи анализа и синтеза формулируются в терминах прямых показателей динамического качества, понятных для инженеров, результаты получаются в том же виде.

Система предназначена для построения логического вывода в исчислении позитивно-образованных формул. Данное исчисление приспособлено для формализации задач управления, благодаря выразительности используемого формального языка, позволяющего сохранять исходные знания о задаче; возможности использования темпорального и немонотонного вывода. В настоящее время, система используется для проверки различных свойств дискретно-событийных систем (наблюдаемость, ко-наблюдаемость, управляемость) и автоматического построения минимальных параллельных композиций конечных автоматов.

Ларионов А.А. Система автоматического доказательства теорем в исчислении позитивно-образованных формул pcfbucket // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019667624, дата регистрации 05.12.2019 г.