Введение 4
1. Постановка задачи 8
2. Модель робота и предположения 10
3. Закон управления 14
4. Основной результат 18
5. Доказательства 21
6. Результаты компьютерного моделирования 30
7. Заключение 43
Список литературы 44
За последние десятилетия тема управления группой мобильных роботов и их формацией стала широко изучаемой [1, 2]. В данной области неуклонно растёт интерес к теме децентрализованного распределённого управления в условиях сенсорных ограничений и отсутствия коммуникации между роботами.
В работе рассматривается специальная задача децентрализованного и распределенного управления формацией группы роботов для обеспечения эффективного заметающего покрытия территории. Возникающая область задач заметающего покрытия группой роботов быстро приобретает всё большее значение благодаря постоянно растущему использованию мобильных роботизированных групп и беспроводных сетей для исследования или распределенной обработки протяженных объектов.
Примеры соответствующих миссий включают автоматическое разминирование [3], экологические исследования, разведку, очистку корпуса корабля, мониторинг мест захоронения отходов на дне океана [4], съемку морского дна для разведки углеводородов. [5], обнаружение источников утечки опасных химических веществ, выброса паров или загрязняющих веществ, обнаружение разливов нефти, поиск экстремумов естественных полей [6], спасательные операции в городах после стихийных бедствий или техногенных катастроф, а также многое другое.
Чтобы добиться успеха в таких миссиях, элементы сети должны занимать правильные, желательно оптимальные, места с минимальным требованием, чтобы любая точка рабочего пространства была покрыта зоной видимости какого-то элемента. Если сеть большая, размещение элементов в таких местах внешними средствами может быть сложным и дорогостоящим. Это делает автономное саморазвертывание мобильных элементов привлекательным вариантом [7, 8, 9, 10]: начиная со случайных позиций, роботы должны сами достичь оптимального развертывания за счет скоординированных действий. Для достижения этой цели необходимы масштабируемые и распределенные законы управления, сочетающие в себе простоту реализации, малое потребление ресурсов, устойчивость к отказам элементов, их взаимозаменяемость и твердые гарантии глобальной сходимости.
Однако многочисленные исследования задачи покрытия были сосредоточены в основном на геометрических аспектах проблемы [11, 12, 13]. Среди наиболее популярных тем — задача размещения узлов (сколько узлов нужно в сети и где их разместить) и построения пути, проходящего в непосредственной близости от любой точки интересующей области. При этом мало внимания уделялось вопросу автономного самораспреде- ления групп роботов.
В частности, в задаче рассылки узлов основное внимание уделяется распределению узлов по предварительно вычисленным точкам, определенным алгоритмом размещения, и, возможно, улучшению качества покрытия; см., например, [14, 15]. Многоагентное управление движением для достижения заданной статической конфигурации — еще одна хорошо изученная область; см., например, [16, 17]. Некоторые из соответствующих подходов, например, основанные на потенциальных полях, виртуальных силах [18, 19] или разбиении Вороного [17, 20], способны работать с неизвестными рабочими зонами. В то же время доказательные гарантии глобальной сходимости по-прежнему остаются редкостью в соответствующей литературе, а проверка алгоритма часто сводится к компьютерным тестам и/или вторичным теоретическим фактам, таким как локальная оптимальность, вытекающая из сходимости к центрам ячеек Вороного. Доступно лишь несколько строгих результатов по глобальной сходимости (см., например, [21, 22, 23]), а разработка строго обоснованных глобально сходящихся законов управления для задач покрытия группой роботов в целом находится на ранней стадии.
Предложенный в работе строго обоснованный и глобально сходящийся распределенный закон управления для задачи покрытия, сочетающий элементы барьерного и заметающего покрытия [24], призван заполнить некоторые из вышеперечисленных пробелов. Группа роботов неизвестного размера должна прийти к общему перпендикулярному сечению неизвестного коридора, равномерно распределиться по его ширине в максимально плотный сете-образный барьер и прочесать коридор, двигаясь по нему как единое целое с предварительно заданной скоростью в заданном направлении. Эта схема покрытия представляет интерес для различных приложений, включая разминирование, экологические исследования, разведку при спасательных операциях и мониторинг экологических границ, и это лишь некоторые из них.
Для описанной выше миссии алгоритмы распределенного управления с гарантиями глобальной сходимости приведены в [25, 22, 23]. Однако соответствующие результаты сильно зависят от предположения, что коридор не содержит препятствий. С одной стороны, это предположение не выполняется для многих реальных приложений. С другой стороны, наличие препятствий существенно усложняет дело, делает невозможным базовые алгоритмические решения из [25, 22, 23] и добавляет дополнительную существенную проблему обхода препятствий к набору задач, решаемых распределенным образом, так что основная цель миссии должна быть выполнена при наличии препятствий.
Кроме того, выводы [25, 22] связаны с моделями дискретного времени и существенно опираются на ограниченность снизу периода дискретизации по времени. Это ограничение может препятствовать своевременному обновлению управления и, таким образом, может повлечь за собой негативное влияние на работу команды, например, привести к столкновению роботов друг с другом, эта проблема не проработана в [25, 22].
В данной квалификационной работе рассматриваются мобильные роботы, перемещающиеся с ограниченной скоростью, и смоделированные как простые интеграторы, каждый из которых имеет конечную зону видимости. В качестве рабочей зоны рассматривается коридор, который моделируется как полоса между двумя параллельными линиями в теоретической части статьи. Роботы не знают размера команды и ширины коридора и не могут различать друг друга, играть разные роли в команде и не оснащены средствами связи.
Предлагается простой закон управления, который индивидуально и независимо выполняется каждым роботом, является общим для всех, выстраивает роботов в максимально плотную сеть-барьер поперек коридора, а также перемещает этот барьер по коридору с заданной скоростью в заданном направлении. Кроме того, этот закон исключает столкновения роботов друг с другом, препятствиями и стенами коридора. При прохождении полосы препятствий равномерность распределения по коридору обязательно нарушается, однако предложенный закон продолжает поддерживать требуемую скорость движения вдоль коридора и расположение всех роботов на общем поперечном (подвижном) сечении коридора. При этом равномерность распределения автоматически восстанавливается после полного преодоления полосы препятствий. Это строго обосновано доказательством глобальной сходимости и подтверждено тестами компьютерного моделирования.
Текст работы организован следующим образом. Раздел 1 описывает проблему. Раздел 2 содержит необходимые условия для достижимости поставленной цели управления. Закон управления и связанные с ним определения и предположения представлены в разделе 3, а основные результаты в разделе 4. Все доказательства вынесены в раздел 5. Раздел 6 приводит результаты компьютерной симуляции. Раздел 7 содержит краткие выводы.
В данной работе предложен распределённый закон управления, который автономно распределяет группу из неизвестного числа мобильных роботов в плотный барьер поперёк неизвестного коридора, в котором расположены неизвестные многоугольные препятствия. Предлагаемый закон управления также перемещает образовавшеюся формацию по коридору с заданной скоростью в заданном направлении. При этом равномерное распределение роботов по коридору обеспечивается только на свободных от препятствий участках коридора, а поперечная формация и заданная скорость по коридору сохраняются на всех участках коридора. Наряду с этим закон управления предотвращает столкновения роботов друг с другом, препятствиями и стенами коридора, а также опирается только на локальные сенсорные данные в заданном конечном диапазоне видимости и на доступе каждого робота к направлению коридора. Эффективность данного закона управления была подтверждена математически строгим доказательством глобальной сходимости и подтверждена тестами компьютерного моделирования.
1. Ren W., Cao Y. Distributed coordination of multi-agent networks: emergent problems, models, and issues. — London : Springer-Verlag, 2010.
2. Oh K., Park M., Ahn H. A survey of multi-agent formation control // Automatica.— 2015.—Vol. 53.—P. 424-440.
3. Path planning for robotic demining: Robust sensor-based coverage of unstructured environments and probabilistic methods / Acar E., Choset H., Zhang Y., and Schervish M. // International Journal of Robotics Research. — 2003.—Vol. 22, no. 7-8. — P. 441-466.
4. Jeremie A., Nehorai A. Design of chemical sensor arrays for monitoring disposal sites on the ocean floor // IEEE Journal of Oceanic Engineering. — 1998. —Vol. 23, no. 4. — P. 334-343.
5. Straight line path following for formations of underactuated marine surface vessels / Borhaug E., Pavlov A., Panteley E., and Pettersen K. // EEE Trans. Control Systems Technology. —2011. —Vol. 19, no. 3.—P. 493-506.
6. Zhu S., Wang D., Low C. Cooperative control of multiple UAVs for moving source seeking // Journal of Intelligent and Robotic Systems. — 2014. — Vol. 74. — P. 333-346.
7. Wang W., Srinivasan V., Chua K. Coverage in hybrid mobile sensor networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. — 2008. — Vol. 7, no. 11. — P. 1374-1387.
8. Deploying wireless sensor networks under limited mobility constraints / Chellappan S., Gu W., Bai X., Xuan D., Ma B., and Zhang K. // IEEE Transactions on Mobile Computing.— 2007.—Vol. 6, no. 10. — P. 1142-1157.
9. Tan G., Jarvis S., Kermarrec A. Connectivity-guaranteed and obstacle-adaptive deployment schemes for mobile sensor networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. — 2009.—Vol. 8, no. 6. —P. 836-848.
10. Ma M., Yang Y. Adaptive triangular deployment algorithm for unattended mobile sensor networks // IEEE Transactions on Computers. — 2007. — Vol. 56, no. 7. — P. 946-958.
11. Galceran E., Carreras M. A survey on coverage path planning for robotics // Robotics and Autonomous Systems. — 2013. — Vol. 61, no. 12. — P. 1258-1276.
12. A survey on sensor placement for contamination detection in water distribution systems / Hu C., Li M., Zeng D., and Guo S. // Wireless Networks. — 2016. — September.
13. A Survey on Placement of Sensor Nodes in Deployment of Wireless Sensor Networks / Swetha K., Lahari V., Manikrisha G., and Sai K. // 2019 International Conference on Intelligent Sustainable Systems. — Palladam, Tamilnadu, India. — 2019. — P. 132-139.
14. Basu P., Redi J. Movement Control Algorithms for Realization of Fault-Tolerant Ad Hoc Robot Networks // IEEE Network. — 2004.—Vol. 18, no. 4. —P. 36-44.
15. Heo N., Varshney P. Energy-Efficient Deployment of Intelligent Mobile Sensor Networks // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part A. — 2005. — Vol. 35, no. 1. —P. 78-92.
...