RoboFob  Лаборатория "Робототехника"
 ФНБИК МФТИ, МИЭМ НИУ ВШЭ, МГТУ им. Н.Э. Баумана

Главная Галерея Проекты Робоспорт Материалы О нас

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ОРГАНИЗАЦИИ КОЛЛЕКТИВА РОБОТОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭУСОЦИАЛЬНЫХ СООБЩЕСТВ // 2016

Проект выполнен при поддержке РНФ (проект №16-11-00018).


Исполнители

  • Карпов Валерий Эдуардович, доцент, к.т.н., НИЦ "Курчатовский институт"
  • Кулинич Александр Алексеевич, к.т.н., Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
  • Тарасов Валерий Борисович, к.т.н., доцент ФГОУ ВПО МГТУ им. Н.Э.Баумана
  • Карпова Ирина Петровна, доцент, к.т.н., МИЭМ НИУ ВШЭ
  • Воробьев Виталий Владимирович, аспирант НИЦ "Курчатовский институт"
  • Ровбо Максим Александрович, аспирант НИЦ "Курчатовский институт"
  • Московский Антон Дмитриевич, аспирант НИЦ "Курчатовский институт"
  • Мигалев Александр Сергеевич, инженер НИЦ "Курчатовский институт"

Тематика заявленного проекта связана с созданием новых методов организации управления в больших коллективах роботов. Эти методы основаны на реализации ряда моделей социального поведения, включающих в себя, в том числе, применение методов и технологий искусственного интеллекта.

Основной задачей исследования является разработка комплекса механизмов (алгоритмов, методов, архитектуры), на базе которых возможно создание группы роботов с элементами социального поведения и взаимодействия.

В ходе выполнения проекта ожидаются следующие результаты:

  • создание архитектуры мобильного робота, учитывающей возможности реализации механизмов локального взаимодействия, языкового (знак-ориентированного) общения и особенностей психической организации (индивидуальные особенности);
  • определение множества базовых механизмов социального поведения и реализация на их основе моделей различных социальных организаций;
  • создание представительной группировки мобильных роботов, обладающих возможностью локального взаимодействия и общения;
  • разработка оригинальных алгоритмов и методов решения задач морфогенеза группы роботов;
  • решение таких тестовых поведенческих задач, как рекогносцировка, патрулирование, эскортирование и стайная охота;
  • решение задачи поддержания территориального гомеостазиса группой (социумом) роботов (практическая задача из области охраны и мониторинга территории).

Описание выполненных в отчетном году работ и полученных научных результатов

  1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ СОЦИАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ РОБОТОВ

    Первым этапом исследований стала формализация задачи организации социальных сообществ искусственных агентов – роботов. Был сформулирован перечень базовых моделей поведения агентов (контагиозное, подражательное, агрессивное, обучающее и проч.), механизмов и методов (дифференциация в группе, выбор лидера, общение и т.д.), а также макрофеноменов поведения (образование коалиций, пространственная ориентация и общение, популяционная регуляция и проч.). Итогом стало создание концептуальной схемы, определяющей перечень и связи базовых механизмов и методов, позволяющих образовывать различные виды социальных сообществ [Карпов, 2016a]. [Карпов, 2016b]. Созданные обобщенные биоинспирированные архитектуры агентов оказались пригодными не только для решения прикладных задач группового управления (исследование территории, групповое картографирование и т.д. [Karpov и др., 2016]), но также позволили описать такие «экзотические» феномены поведения и явления, как паразитическое зомбирование (манипулирование) и расщепление сознания [Karpov, 2016].

  2. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ ГРУППАМИ РОБОТОВ
    1. ГРАНУЛЯЦИЯ ИНФОРМАЦИИ И ОБОБЩЕННЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

      Были исследованы фундаментальные вопросы применения механизмов грануляции информации применительно к созданию систем групповой робототехники и разработан ряд моделей грануляции информации и нечетких рассуждений для системы управления роботами [Святкина, Тарасов, 2016], [Tarassov, 2016]. Были развиты модели нечетких рассуждений роботов на базе псевдофизических логик, разработана модель нечетких рассуждений и выводов на базе обобщенных ограничений для мобильных агентов. Основными результатами исследований являются: (1) формализация различных видов обобщенных ограничений для групп роботов; (2) построение пространственных онтологий для мобильных роботов; (3) разработка схемы рассуждений и алгоритма для управления роботами на основе распространения обобщенных ограничений.

    2. СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОЙ ЖИЗНИ И ГРУППОВОЕ УПРАВЛЕНИЕ

      На этом этапе исследований был осуществлен анализ и моделирование эусоциального сообщества роботов на основе подходов многоагентных систем и искусственной жизни («интеллекта роя»). Основными результатами являются ([Тарасов, 2016], [Svyatkina, Tarassov, Dolgiy, 2016]): (1) построение схем и алгоритмов адаптивного, интерактивного и диалогового управления роботами; (2) исследование принципов и механизмов построения искусственного роя как многоагентной системы; (3) развитие ресурсного подхода в групповой робототехнике и построение модели искусственного эусоциального сообщества как многоагентной системы управления распределенными ресурсами.

    3. МЕХАНИЗМЫ ПОЗНАНИЯ И ИНТЕНЦИЙ

      Были проведены исследования в области моделирования процессов коллективного познания и организации коллективного поведения в искусственном эусоциальном сообществе. Основные результаты исследований: (1) разработка модели взаимодействия агентов в эусоциальном сообществе на основе ресурсных сетей; (2) разработка концепция коллективного познания для эусоциального сообщества; (3) описание интенциональных механизмов деятельности агентов; (4) разработка общей архитектуры самоорганизации деятельности интенционального агента.

  3. МОДЕЛИ КОМАНДНОГО ПОВЕДЕНИЯ РЕАКТИВНЫХ АГЕНТОВ

    Исследовались вопросы коллективного поведения агентов (роботов) на основе критериев, сформулированных в социальных теориях командного поведения людей в малых социальных группах. Были предложены такие критерии командного поведения агентов, как: возможность самостоятельного достижения цели; взаимная полезность; взаимный когнитивный диссонанс. На основе этих критериев построена модель командного поведения агента с реактивной архитектурой.

    1. ПОВЕДЕНИЕ АГЕНТОВ В СИМВОЛЬНОЙ СРЕДЕ

      Исследовались вопросы коллективного поведения интеллектуальных агентов (роботов) с «ментальной» BDI (Belief-Desire-Intention) (Убеждения-Желания-Действия) архитектурой. При этом модель «Роботы?Среда» определена как пространство состояний динамической системы, определяемое прямым произведением всех возможных значений всех свойств множества роботов, которые представлены в этой среде точками с координатами значений их свойств, что определяет состояние системы «Роботы?Среда». На основе этой модели предложен алгоритм построения концептуального каркаса множеством агентов на основе обмена информацией об имеющихся у них ресурсах.

    2. МОДЕЛИ ОБРАЗОВАНИЯ КОАЛИЦИЙ АГЕНТОВ (РОБОТОВ)

      Была разработана математическая модель качественной знаковой среды функционирования агентов (роботов) [Кулинич, 2016a], [Кулинич, 2016b]. Эта модель нужна для организации механизма локального взаимодействия агентов. Была разработана модель командной работы агентов с реактивной архитектурой на основе критериев возможности самостоятельного достижения агентом цели и взаимной полезности агентов. В рамках этой модели разработаны такие стайные алгоритмы функционирования команды агентов, как классический стайный алгоритм, алгоритмы ленивых и эгоистичных агентов. Другим результатом стала разработка модели агента с BDI архитектурой в семиотической среде функционирования [Кулинич, 2016c], [Кулинич, 2016d], [Кулинич, 2016e].

  4. МОДЕЛИ АДАПТИВНОГО И СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В СОЦИУМЕ
    1. БАЗОВЫЕ МЕХАНИЗМЫ СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ И ЭЛЕМЕНТЫ АДАПТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ

      Была разработана математическая модель механизма адаптации коллектива с помощью распределения ролей. В качестве содержательной задачи была выбрана задача фуражирования, в которой исследовалось влияние распределения ролей (носильщики, разведчики и т.п.) на общие интегральные показатели качества популяции [Ровбо, 2016a]. Кроме того, был реализован базовый механизм планирования движения с многими целями на основе потенциальных полей [Ровбо, 2016b; Karpov и др., 2016]. Были исследованы вопросы коллективного поведения агентов (роботов) на основе механизмов кастовости и полиэтизма, способствующих адаптации коллектива муравьёв к изменениям внешней среды. На этой основе был предложен алгоритм распределения ролей для задачи фуражирования и разработана агентная модель.

    2. МЕХАНИЗМЫ ОРИЕНТАЦИИ И ОПИСАНИЯ МАРШРУТА

      Одним из наиболее интересных феноменов поведения простейших эусоциальных животных являются методы их ориентации в пространстве, запоминания, хранения и последующей передачи этой информации другим членам сообщества. Было создано алгоритмическое и программное обеспечение метода построения мобильным роботом маршрута по визуальным ориентирам. Результаты исследования могут быть использованы при реализации систем ориентации роботов в групповой робототехнике для решения задач фуражирования, рекогносцировки и др. [Карпова, 2016a], [Карпова, 2016b].

  5. ЛОКАЛЬНОЕ ЯЗЫКОВОЕ ОБЩЕНИЕ В СОЦИУМАХ АГЕНТОВ
    1. СЕМИОТИЧЕСКАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

      Была разработана семиотическая архитектура системы управления робота-агента. Эта модель позволяет реализовывать механизм языкового общения между роботами в группе. В качестве комплексного теста была выбрана задача стайной охоты, в рамках которой были реализованы феномены контагиозного (для жертв) и подражательного (для охотников) поведения. Особенностью функционирования языковой системы – ее связь с эмоциональной компонентой системы управления робота [Карпов, 2016a].

    2. ПОВЕДЕНИЕ, ОСНОВАННОЕ НА ЛОКАЛЬНОМ ВЗАИМОДЕЙСТВИИ

      Разработаны алгоритм выбора лидера в коллективе роботов и алгоритм кластеризации коллектива, которые реализованы на модели статического роя роботов с использованием исключительно локального взаимодействия между ними. Процесс выбора состоит из трех стадий: формирования индивидуального веса каждого робота, отбраковка кандидатов в лидеры и подтверждение кандидата [Воробьев, Московский, 2016], [Воробьев, 2016a], [Воробьев, 2016b]. Алгоритм кластеризации позволяет делить коллектив на заданное число кластеров [Воробьев, 2016c], [Воробьев, 2016d]. Этот механизм может использоваться для функциональной дифференциации роботов в коллективе.

    3. КОММУНИКАЦИОННАЯ СИСТЕМА

      Была предложена структура модуля звуковой (и световой) языковой коммуникации для установки на мобильного робота. Для регистрации и отправки команд, координации поведения роботов в группе применяется импульсная модель нейронных сетей. Импульсные последовательности подаются на вход нейронной сети при распознавании, при генерации звука используется обратное преобразование. Модуль распознавания и генерации звуковых команд построен на основе рекуррентной архитектуры нейронной сети с переменными временными задержками.

  6. ХРАНЕНИЕ, ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД
    1. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ В ГРУППАХ РОБОТОВ

      Важным с точки зрения практического применения систем групповой робототехники является вопрос эффективного хранения и обработки данных, в том числе, сенсорной информации. При этом – в условиях ограничения емкостных и вычислительных ресурсов членов группы роботов. Был разработан формат хранения данных в базе данных робота, обеспечивающий рациональное использование памяти в условиях ограничений на ресурсы. Кроме того, был разработан метод организации запросов в многоагентной системе (статическом рое роботов). Полученные результаты могут быть использованы при реализации систем распределенного сбора и обработки данных и децентрализованного управления.

    2. ЭЛЕМЕНТЫ ГРУППОВОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА

      Был разработан программный комплекс, позволяющий производить процедуру логического вывода в группе роботов в рамках логики высказываний. Он представляет собой реализацию логического вывода в духе ПРОЛОГа. Суть алгоритма сводится к процедуре ретрансляции по сети запросов – целевых утверждений. Важной особенностью алгоритма контроль зацикливаний при прохождении запросов. Реализация данной процедуры позволит производить выработку общей стратегии коллективом роботов, планировать их совместные действия и т.д.

  7. СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ

    Ключевой задачей было создание системы распознавания сцен, допускающей реализацию на уровне бортовых систем управления роботов (агентов) с ограниченными когнитивными способностями. Основой разработанных моделей и методов стала парадигма недоопределенных вычислений. Базовым является алгоритм детектирования объектов, позволяющий работать со сложными объектами, представляя их как набор простых объектов и отношений между ними [Московский, 2016a]. Кроме того, был разработан алгоритм локализации робота по визуальным ориентирам [Karpov и др., 2016], [Московский, 2016b].

  8. СРЕДСТВА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

    Были разработаны требования к системе имитационного моделирования для коллективов роботов с социальной организацией. Такая система необходима для исследования, построения программных моделей и алгоритмов и проведения численных экспериментов в соответствующей области в рамках единой системы моделирования мира и агентов. Её важной особенностью является возможность проведения имитационных экспериментов на вычислительном кластере [Овсянникова, Чумаченко, 2016].

  9. ПРОТОТИПЫ МОБИЛЬНЫХ МИНИРОБОТОВ

    Были спроектированы роботы серии YARP-1,2, имеющие модульную конструкцию. Роботы имеют на борту 3 контроллера (Atmega 328): контроллер управления верхнего уровня, контроллер датчиков и контроллер локальной связи. Роботы позволяют проводить широкую номенклатуру экспериментов в области коллективной робототехники: коллективное управление, картографирование, отработка базовых алгоритмов коллективного поведения и т.д. Всего было изготовлено 8 экземпляров роботов YARP, проведены их испытания.

    Роботы серии YARP-1

Некоторые публикации

  1. Karpov V., Migalev A., Moscowsky A., Rovbo M., Vorobiev V. Multi-robot Exploration and Mapping Based on the Subdefinite Models //The 1st International Conference on Interactive Collaborative Robotics, 2016
  2. Karpov V.E. About Some Mechanisms of Parasite Manipulation of Robot’s Behaviour //Proceedings of the 9th World Conference on Intelligent Systems for Industrial Automation (WCIS-2016), 2016
  3. Tarassov V.B. Information Granulation by Cognitive Robots and Artificial Swarms //Proceedings of the 9th World Conference on Intelligent Systems for Industrial Automation (WCIS-2016), Tashkent, Uzbekistan: , 2016
  4. Воробьев В.В., Московский А.Д. Алгоритм выбора лидера в системах с меняющейся топологией //Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2016), 2016
  5. Воробьев В.В. Алгоритм выбора лидера и кластеризации в группе роботов //Мехатроника. Автоматизация. Управление
  6. Воробьев В.В. Алгоритм кластеризации коллектива роботов //Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2016), 2016
  7. Воробьев В.В. Программа для выбора лидера в коллективе роботов //Номер 2016661043, 21 октября 2016
  8. Карпов В.Э. Биологически инспирированные подходы в робототехнике //Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2016), 2016
  9. Карпов В.Э. Модели социального поведения в групповой робототехнике. //Управление большими системами, М: ИПУ РАН, 2016, Выпуск 59, с.165-232 (pdf)
  10. Карпова И.П. К вопросу о представлении маршрута для робота в задаче фуражирования //Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2016), 2016
  11. Карпова И.П. К вопросу о представлении маршрута мобильного робота на основе визуальных ориентиров //Мехатроника. Автоматизация. Управление.
  12. Кулинич А.А. Модель командной работы агентов с BDI архитектурой //Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2016), Смоленск: , 2016
  13. Кулинич А.А. Стайные алгоритмы формирования и функционирования команд агентов //Конгресс по интеллектуальным и информационным технологиям IS and IT’ 16. Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’ 16». Научное издание в 3-х томах., Таганрог: Из-во ЮФУ, 2016, 1, с.301-310
  14. Кулинич А.А. Стайные алгоритмы формирования и функционирования команд агентов //Международный конгресс «Информационные технологии и информационные системы», Дивноморское: , 2016
  15. Ровбо М.А., Малышев А.А. Комплекс для изучения энергетически автономных коллективов роботов //Открытое образование, 2017, с.68-77
  16. Ровбо М.А., Овсянникова Е.Е., Чумаченко А.А. Обзор средств имитационного моделирования коллективов роботов с элементами социальной организации //(в печати) Международный журнал «Программные продукты и системы», 2017
  17. Ровбо М.А. Программа планирования движения робота с целями и опасностями на основе заряженных частиц и феромона //Номер 2016662510, 18 октября 2016
  18. Ровбо М.А. Распределение ролей в гетерогенном муравьино-подобном коллективе //Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2016), Смоленск: , 2016, 2, с.363–371
  19. Тарасов В.Б. От спецификации когнитонов и инженерии интенций к обобщенной архитектуре деятельности агентов //Гибридные и синергетические интеллектуальные системы. Материалы III-й Всероссийской Поспеловской конференции, Светлогорск, Калининградская область: Изд-во БФУ им. И.Канта, 2016, с.94-114
Поиск с Яндексом  
Лаборатория "Робототехника", ФНБИК МФТИ, МИЭМ НИУ ВШЭ, МГТУ им. Н.Э. Баумана
        e-mail: user@robofob.ru