Моделирование группового управления сельскохозяйственными роботами с использованием конечных автоматов и онтологий

М. А. Шереужев, Ф. В. Девяткин, Д. И. Арабаджиев, М. А. Шереужев

---

Аннотация. В статье рассмотрен способ моделирования работы системы управления группой роботов. Предложена база знаний системы группового управления, представленная в виде онтологии. Описаны конечные автоматы ведущего и ведомого роботов. Рассмотрен алгоритм назначения задач отдельным роботам и сконфигурированы инструменты моделирования управления движением и распределением задач для обеспечения единой программной среды моделирования группового управления. Рассмотрен венгерский алгоритм в контексте назначения задач отдельным роботам, для оценки путей движения использовался планировщик А* (Astar). Сконфигурированы инструменты моделирования управления движением и распределением задач для обеспечения единой программной среды моделирования группового управления. Полученные результаты применимы в задачах оптимизации взаимодействия многоагентных систем.

Ключевые слова: групповое управление, онтология, робототехническая система, конечный автомат

Для цитирования. Шереужев М. А., Девяткин Ф. В., Арабаджиев Д. И., Шереужев М. А. Моделирование группового управления сельскохозяйственными роботами с использованием конечных автоматов и онтологий // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 247–263. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-247-263

Информация об авторах

Шереужев Мадин Артурович, ст. преподаватель кафедры «Робототехнические системы и мехатроника», Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана;
105005, Россия, Москва, 2-я Бауманская улица, 5, корп. 1;
shereuzhev@bmstu.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2352-992Х
Арабаджиев Денис Игоревич, студент-магистр кафедры «Робототехнические системы имехатроника», Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана;
105005, Россия, Москва, 2-я Бауманская улица, 5, корп. 1;
arabadzhievdi@student.bmstu.ru
Девяткин Федор Владимирович, студент-магистр кафедры «Робототехнические системы и мехатроника», Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана;
105005, Россия, Москва, 2-я Бауманская улица, 5, корп. 1;
feodor-dev@ya.ru
Шереужев Марат Артурович, аспирант кафедры «Агрономия», Кабардино-Балкарский государственный аграрный университет им. В. М. Кокова;
360030, Россия, г. Нальчик, пр-т Ленина, 1в;
стажер-исследователь лаборатории «Интеллектуальные среды обитания», Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360000, Россия, Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
marat.shereuzhev07@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7368-4691

Список литературы

1. Нагоев З. В., Шуганов В. М., Бжихатлов К. Ч. и др. Перспективы повышения производительности и эффективности сельскохозяйственного производства с применением интеллектуальной интегрированной среды // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. № 6(104). С. 155–165.
2. Зенкевич С. Л., Чжу Хуа, Хо Цзяньвень, Движение группы мобильных роботов в строю типа «конвой» – теория, моделирование и эксперимент // IV Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта», 5–6 октября 2017 г., Казань: труды семинара, под ред. Е. А. Магида, В. Е. Павловского, К. С. Яковлева. Казань: ЦИТ, 2017. С. 136–147.
3. Shereuzhev M., Mostakov N., Vorotnikov S. Development of the Elements of a Control System for a Mobile Agricultural Robot Operating in a Group. Modeling in Engineering. Moskow, С. 11–18.
4. Нагоев З. В., Нагоева О. В. Извлечение знаний из многомодальных потоков неструктурированных данных на основе самоорганизации мультиагентной когнитивной архитектуры мобильного робота // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2015. № 6(68). Т. 2. С. 145–152.
5. Nazarova A.V., Huo J., Zenkevich S.L. Dynamic switching of multi-agent fromation in unknown obstacle environment. Studies in systems, decision and control. 2020. No. 261. Pp. 73–87.
6. Носков В. П., Рубцов И. В. Опыт решения задачи автономного управления движением мобильных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 12. С. 21–24.
7. Hohimer C. Design and Field Evaluation of a Robotic Apple Harvesting System with a 3D-Printed Soft-Robotic End-Effector. Transactions of the ASABE. 2019. No. 62. Pp. 405–414. DOI: 10.13031/trans.12986.
8. Yang S.H., Lai W.H. Multi-robot task allocation with fuzzy constraint satisfaction. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2012. No. 9(3). Pp. 107–116.
9. Julian B.J., Gerkey B.P. Scalable multirobot task allocation for complex missions. Proceedings of the International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2007. Pp. 2730–2736.
10. Lacroix S., Nourbakhsh I.R., Tomatis N. Multi-robot task allocation in uncertain environments using negotiation. Robotics and Autonomous Systems. 2001. No. 37(2–3). Pp. 163–179.
11. Shi Z., Yu H., Zhang Q., Cheng Y. A hybrid algorithm for task allocation in multi-robot systems based on improved Hungarian algorithm and particle swarm optimization. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2015. No. 12(8). Pp. 1–13.
12. Martinelli S., Giordani M., Lujak F. A Distributed Algorithm for the Multi-Robot Task Allocation Problem. IEA/AIE 2010: Trends in Applied Intelligent Systems. Cordoba, Spain: Springer, 2010.
13. Галин Р. Р. Виртуальный полигон для эффективного взаимодействия роботов в многоагентной робототехнической системе // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. № 6–2(86). С. 108–113.
14. Shamshiri R.R., Hameed I.A., Karkee M., Weltzien C. Robotic Harvesting of Fruiting Vegetables: A Simulation Approach in V-REP, ROS and MATLAB. Automation in Agriculture – Securing Food Supplies for Future Generations. 2018. URL: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.73861 (access date: 15.08.2019).