Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Гибридный симулятор мультиагентной системы с виртуальной визуализацией и подключением реальных объектов

Работа №140354

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информационные системы

Объем работы39
Год сдачи2022
Стоимость4855 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
35
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Постановка задачи 6
1. Обзор предметной области 7
1.1. Мультиагентные системы 7
1.2. Мультиагентный фреймворк JADE 7
1.3. Симуляторы роботов 10
2. Гибридный симулятор 16
2.1. Постановка требований 16
2.2. Интеграционное ПО 17
2.3. Верхнеуровневая архитектура 20
2.4. Детальная архитектура 21
2.5. Алгоритм работы системы 23
3. Экспериментальные результаты 25
3.1. Тестовая задача 25
3.2. Тестовое оборудование 27
3.3. Описание проводимых опытов 27
3.4. Результаты опытов 31
3.5. Итог 34
Заключение 35
Список литературы 36
Приложения 39


В современном мире всё более популярной становится концепция де-централизации: вместо монолитных архитектур разработчики всё чаще строят свои приложения на микросервисах, вычисления всё чаще про-изводят не на локальных серверах, а на удаленных и распределенных облаках. На этом фоне стремительно набирает популярность задача мультиагентного взаимодействия групп или роев роботов, так как существует ряд задач, выполнение которых можно достичь гораздо быстрее, используя сеть распределенных роботов [15].
Проверка гипотез и алгоритмов на реальном рое является не самым простым занятием. Необходимо иметь достаточное количество роботов, запрограммировать каждого из них, найти достаточно пространства для опыта, настроить среду, в которой будут находиться и с которой будут взаимодействовать роботы. Кроме того, в случае, если необходимо внести исправление в код логики робота, приходится делать это отдельно для каждого устройства.
Компромиссным решением является использование не реального роя, а виртуального. Современные симуляторы способны реалистично моделировать физику, при этом, упрощаются рутинные процессы, связанные с настройкой роботов и их окружения.
Большой интерес имеет задача достижения консенсуса в группах роботов с переменной топологией. В них участник может общаться лишь с несколькими узлами-соседями, при этом, эти соседи непостоянны, и на смену одних приходят другие, а каждому агенту этой сети неизвестна топология всей сети. С достижением консенсуса в таких сетях эффективно справляется «протокол локального голосования» [2].
На текущий момент было предложено решение [21], [5] задачи о реализации группового движения роботов на источник светового излучения в среде с препятствиями в симуляторе Webots. Алгоритм успешно справляется с поставленной задачей и хорошо себя показывает на небольших группах роботов, до 25 единиц. Однако, при попытке увеличить размер группы роботов на порядок, система оказывается довольно неэффективной по времени. Это связано со спецификой работы симулятора Webots, процессы которого синхронны и последовательны, в то время как реальные роботы действуют асинхронно.
Таким образом, для задачи группового взаимодействия роботов хочется предложить решение, основанное на симуляторе Webots, в рамках которого роботы могли бы осуществлять асинхронное мультиагентное взаимодействие. При этом, система должна иметь визуализацию, и позволять моделировать физические процессы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В ходе работы были получены следующие результаты:
• Был проведён обзор предметной области
• Были определены требования для предлагаемого решения
• Был реализован прототип гибридного симулятора с визуализацией и физическими процессами в Webots и мультиагентным асинхронным взаимодействием в JADE. Компоненты коммуницируют между собой в экосистеме ROS
• Проведена апробация симулятора с использованием виртуальных роботов в симуляторе Webots. Мультиагентный алгоритм был про-тестирован на группах в 25, 50 и 100 роботов. Проведены тесты с использованием разного физического размещения узлов системы и разным количеством контейнеров JADE. Была показана эффективность гибридного симулятора при размещении контейнеров JADE на высокопроизводительных узлах в условиях увеличения размера роя роботов
Планы для дальнейшего развития:
• Провести апробацию построенной системы с использованием реальных роботов



[1] ARGoS. — https://www.argos-sim.info/. — Accessed: 22.05.2022.
[2] Amelina Natalia, Granichin Oleg, Kornivetc Aleksandra. Local vot¬ing protocol in decentralized load balancing problem with switched topology, noise, and delays // 52nd IEEE Conference on Decision and Control / IEEE. — 2013. — P. 4613-4618.
[3] Cardoso Rafael C, Ferrando Angelo. A review of agent-based pro¬gramming for multi-agent systems // Computers.— 2021.— Vol. 10, no. 2. — P. 16.
[4] Korber Marian, Lange Johann, Rediske Stephan et al. Comparing Popular Simulation Environments in the Scope of Robotics and Rein¬forcement Learning.— 2021.— URL: https://arxiv.org/abs/2103.04616.
[5] Emergent intelligence via self-organization in a group of robotic devices / Konstantin Amelin, Oleg Granichin, Anna Sergeenko, Zeev V Volkovich // Mathematics. — 2021. — Vol. 9, no. 12. — P. 1314.
[6] FIPA. Agent management specification // Foundation for Intelligent Physical Agents. — 2003.
[7] Feature and performance comparison of the V-REP, Gazebo and AR¬GoS robot simulators / Lenka Pitonakova, Manuel Giuliani, An¬thony Pipe, Alan Winfield // Annual Conference Towards Autonomous Robotic Systems / Springer. — 2018. — P. 357-368.
[8] Gazebo. — https://gazebosim.org. — Accessed: 22.05.2022.
[9] Ivaldi Serena, Padois Vincent, Nori Francesco. Tools for dynamics simulation of robots: a survey based on user feedback // arXiv preprint arXiv:1402.7050. — 2014.
[10] Java Agent DEvelopment framework.— https://jade.tilab.com/. — Accessed: 01.05.2022.
[11] MuJoCo - Advanced physics simulation. — https://mujoco.org/.— Accessed: 22.05.2022.
[12] ROS: an open-source Robot Operating System / Morgan Quigley, Ken Conley, Brian Gerkey et al. // ICRA workshop on open source software / Kobe, Japan. — Vol. 3. — 2009. — P. 5.
[13] Robot Operating System (ROS).— https://ros.org.— Accessed: 09.05.2022.
[14] Robot simulator CoppeliaSim.— https://www.coppeliarobotics.com/. — Accessed: 22.05.2022.
[15] Task allocation algorithm for the cooperating group of light au¬tonomous unmanned aerial vehicles / Konstantin Amelin, Na¬talia Amelina, Oleg Granichin, Victor V Putov // IFAC Proceedings Volumes. — 2013. — Vol. 46, no. 30. — P. 152-155.
[16] Tsardoulias Emmanouil, Mitkas Pericles. Robotic frameworks, architectures and middleware comparison // arXiv preprint arXiv:1711.06842. — 2017.
[17] Webots: robot simulator. — https://cyberbotics.com/. — Accessed: 01.05.2022.
[18] Weyns Danny, Georgeff Michael. Self-adaptation using multiagent sys¬tems // IEEE software. — 2009. — Vol. 27, no. 1. — P. 86-91.
[19] A comparison of humanoid robot simulators: A quantitative ap¬proach / Angel Ayala, Francisco Cruz, Diego Campos et al. // 2020 Joint IEEE 10th International Conference on Development and Learn¬ing and Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob) / IEEE. — 2020. — P. 1-6.
[20] The first twenty years of agent-based software development with JADE / Federico Bergenti, Giovanni Caire, Stefania Monica, Agostino Poggi // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. — 2020. — Vol. 34, no. 2. — P. 1-19. 

децентрализованного группового управления на основе протокола локального голосования без маршрутизации данных // Материалы XXIII конференции молодых ученых ’’Навигация и управление движением”. — 2021. — P. 116-118.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ