Аннотация результатов, полученных в 2016 году
Предложен новый способ описания представления участника коалиции о внешней среде, о своем опыте и умениях других участников коалиции, основывающийся на совмещении процедурного и декларативного знания об объекте или процессе. В этих целях была использована теория знаковой картины мира, была введена специальная структура, описывающая компоненты знака – каузальная матрица и исследовано строение специальных типов семантических сетей – каузальных сетей на компонентах знака. На основе введенных понятий была предложена схема коммуникативного взаимодействия агентов с целью согласования одной из компонент знака – значения, представляющего обобщенные знания в картине мира. Предложен оригинальный метод идентификации блокирующих препятствий, расширяющий базовый возможности стандартных алгоритмов планирования траектории. Метод может применяться в составе интеллектуальной системы управления для передачи информации о причинах невозможности построения траектории в заданную область на более высокие уровни управления, в частности – модулям планирования поведения. Далее эта информация может быть использована для планирования воздействия на окружающую среду, в результате которого цель может стать достижимой. Таким образом, становится возможным решать задачи, принципиально не разрешимые в традиционной парадигме планирования траектории, когда возможна лишь констатация факта о невозможности построить траекторию без указания причин. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода. Установлено, что последний характеризуется достаточной степенью вычислительной эффективности для применения на практике при решении задач навигации беспилотных летательных аппаратов в городских условиях. Даны постановки двух базовых задач преследования цели группой летательных аппаратов на плоскости, имеющих прикладное значение. Предложена схема работы интеллектуальной системы управления ЛА, позволяющей решать задачи преследования цели с учетом ветровой нагрузки. Решение основано на использовании математической модели ЛА, геометрических методов и стратегий поведения, реализуемых правилами выбора углов ориентации и скоростей полета. Для решения задачи преследования цели на плоскости разработаны стратегии поведения игроков, использующие методы прогнозирования их траекторий движения и координат точек встреч. Предложен набор правил, которые предоставляют широкие возможности для интеллектуального управления группой ЛА. Разработан алгоритм поиска замкнутых областей, образуемых пересекающимися окружностями Аполлония, что позволяет участникам оценивать текущую ситуацию. Разработана общая схема моделирования процесса преследования цели в системе MATLAB Simulink, использующая структурные схемы автоматического управления ЛА, построенные на основе передаточных функций звеньев. Проведенные экспериментальные исследования показали, что предложенные стратегии и реализующие их правила позволяют получить приемлемое по точности решение задачи преследования цели в условиях дефицита времени и необходимости оперативных действий, вызванных отклонениями при ветровых воздействиях. В работе предложен метод построения композитных вычислительно эффективных нелинейных алгоритмов стабилизирующего управления для нелинейных систем с формальным выделением двух групп движений («быстрых» и «медленных»). Метод основан на декомпозиции исходной системы на две подсистемы меньшей размерности и на определении стабилизирующих регуляторов этих подсистем. Объединение полученных регуляторов определяет итоговое композитное управление. Используемая техника базируется на приближенном решении уравнения Риккати с коэффициентами, зависящими от состояния. Получены численно-аналитические формы для синтеза регулятора и условия локальной асимптотической устойчивости в соответствующих замкнутых системах. Численное моделирование показывает не только работоспособность и эффективность предложенного подхода, но и демонстрирует отказоустойчивость построенных регуляторов, несмотря на потерю управляемости в одной из подсистем, ослабление связности подсистем или в условиях ограниченных нестационарных возмущений в коэффициентах подсистем.

Аннотация результатов, полученных в 2017 году
В ходе выполнения работ по проекту были разработаны новые методы и алгоритмы формирования компонент знаковой картины мира когнитивным агентом в условиях коалиционного взаимодействия. В качестве базового процесса, на примере которого исследовалось взаимодействие агентов в группе был рассмотрен вариант совместного составления группового плана, который включает в себя образование новых компонент знака и разработанный на предыдущем этапе протокол коммуникации для согласования знаний (планов). На текущем этапе выполнения проекта был разработан оригинальный метод (гетерархическая каузальная сеть - ГКС) формирования образной компоненты знака (каузальной матрицы), в основе которого лежат нейрофизиологические соображения по работе некоторых отделов коры головного мозга человека. Для использования ГКС в задаче формирования каузальных матриц (образной компоненты) с использованием обучения с подкреплением была внесена модификация, позволяющая учитывать вознаграждение от среды в работе временного группировщика. Разработанный на первом этапе проекта формализм каузальных матриц был использован при создании итеративного алгоритма связывания образа и значения знака - доопределения функции связывания образа и значения. В ходе работ по проекту был разработан алгоритм коалиционного планирования multiMAP, который состоит из четырёх основных этапов: этап означивания, этап индивидуального планирования, этап согласования планов и этап сохранения опыта. В рамках демонстрации особенностей применения знакового подхода к решению задачи распределения ролей, сохранения опыта и согласование знаний (планов) были проведены экспериментальные исследования, в которых рассмотрены решение задач планирования «Мир блоков» и «Логистика». На тактическом уровне управления исследовалась задача планирования совокупности траекторий для коалиции агентов, обладающих возможностью модификации окружающей среды за счет целенаправленных действий участников коалиции. Предложен новый метод решения этой задачи, который основан на оригинальном подходе к идентификации препятствий, оказывающих наибольшее влияние на ход решения задачи планирования, и последующем удалении этих препятствий за счет целенаправленных действий одного (или нескольких) участников коалиции. В результате такой модификации пространства, становится возможным отыскание траекторий для индивидуальных агентов, которые превосходят первоначальные по заданным параметрам качества (например – длине). Метод может применяться в составе интеллектуальной системы управления коалицией робототехнических систем, действующих в общем пространстве (workspace). Проведено экспериментальное исследование предложенного метода, в ходе которого установлено что его применение способствует повышению качества и эффективности решения поставленной задачи. На тактическом уровне, кроме того, были даны постановки задач преследования и «захвата» динамической цели группой летательных аппаратов в пространстве в условиях возмущенной воздушной среды. Предложена схема интеллектуальной системы управления автономным летательным аппаратом в процессе преследования цели, в которой учтены математические модели объекта управления и ветровых возмущений. Предложен геометрический метод прогнозирования точки встречи преследователя и убегающего в пространстве, который является составной частью метода параллельного сближения. Разработан подход к оценке ситуации и планированию поведения игроков, основанному на вычислении и анализе расположения сфер Аполлония. Предложен подход к определению замкнутых областей, ограниченных пересекающимися сферами, которые препятствуют движению цели. Предложен расширенный набор правил управления, которые имитируют действия пилота. Предложена общая схема моделирования процесса преследования цели для нескольких преследователей и одного убегающего, учитывающая математические модели летательного аппарата и ветровой нагрузки, представленные в виде передаточных функций. Проведены экспериментальные исследования, которые показали, что заложенные в систему управления стратегии и реализующие их правила успешно справляются с задачами преследования-убегания и задают естественное поведение объектов в пространстве. На реактивном уровне управления был разработан метод построения композитного отказоустойчивого нелинейного алгоритма управления. В отличие от результатов прошлого года предложенное управление содержит более полную и нестационарную нелинейную коррекцию, которая позволяет улучшить свойства эффективности в плане рассматриваемого критерия. Была сформулирована соответствующая теорема об условиях применимости метода и об оценках близости предложенного управления к тому, которое получается с помощью известного SDRE метода. В отличие от последнего, при синтезе разработанного регулятора используются также аналитические представления, что существенно снижает вычислительную сложность алгоритма. Проведенные численные эксперименты продемонстрировали эффективность полученного управления по введённому критерию и хорошую отказоустойчивость по сравнению с линейным композитным управлением. Исследован аналог представленного регулятора для дискретных несингулярных систем. Для получения сравнительной характеристики построено еще четыре альтернативных управления на основе решения дискретного уравнения Риккати, с зависящими от состояния коэффициентами. Результаты экспериментов показывают, что предлагаемый нелинейный регулятор обеспечивает лучшую производительность по сравнению с линейным методом и является более простым в вычислительном плане, чем другие обсуждаемые подходы. Было показано, что построенное приближение может быть успешно использовано для управления нелинейными дискретными системами в тех случаях, когда нужно избежать вычислительно затратных операций на каждом шаге алгоритма управления. Пример с наличием неопределенного параметра в модели демонстрирует некоторую отказоустойчивость предлагаемого регулятора.

Аннотация результатов, полученных в 2018 году
За отчетный период было завершены развитие и разработка базового алгоритма для управления поведением агента со знаковой картиной мира – алгоритм MAP. Была уточнена иерархическая структура этапов планирования, введены процедура абстрагирования и уточнения, которые позволяют переходить с одного уровня абстракции на другой, ускоряя работу процедуры планирования или учитывая новую информацию, поступающую из недетерминированной среды. Был добавлен этап отслеживания выполнения плана, который позволяет реализовать в будущем блок перепланирования на стратегическом уровне. Алгоритм MAP был оснащен дополнительными этапами согласования построенных индивидуальных планов, что в итоге приводит к распределению ролей, и целеполагания в сценарном и эмпирических случаях. Процесс согласования планов агентами коалиции происходит в три шага: первым является шаг выбора плана каждым из агентов, в результате у агента остаётся только один план из множества всех доступных планов, за который он будет голосовать. Далее следует шаг выбора способа коммуникации между агентами и создание сообщения для других агентов, на этом шаге агент преобразует оставшийся план в текстовое сообщение. Последним является шаг проведения аукциона, по итогу которого агенты получают финальный план действий. Аукцион производится на сервере коммуникации агентов, который является централизованной системой связи всех агентов. При исследовании процесса целеполагания было выделено два типа этого процесса: эмпирический и сценарный. Для первого типа характерно использование опыта выполнения действий в схожей ситуации планирования, а для второго – использование известных сценариев достижения цели, хранящихся на сети значений картины мира агента. В ходе работ также исследовалась задача планирования траектории интеллектуального агента в динамической среде, в частности – при добавлении/удалении препятствий. Предложен новый метод динамического планирования траектории, учитывающий также ограничения на геометрическую форму траектории – LPLIAN. Этот метод является комбинацией разработанного авторами ранее алгоритма LIAN и подхода постоянного планирования – Lifelong Planning, когда при изменении окружающей среды не осуществляется полное перепланирование, а траектория достраивается с учетом уже имеющихся результатов вычислений (известных с предыдущих итераций планирования). Для успешной реализации такой комбинации предложена процедура поиска предшествующего элемента пространства состояний, которая позволяет осуществлять локальное перепланирование траектории. Метод является универсальным и может применяться для планирования как в динамической, так и в статической среде. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода, в ходе которого установлено что его применение способствует повышению вычислительной эффективности решения поставленной задачи. В ходе работ над проектом были даны постановки и описаны решения двух траекторных задач (следования по маршруту и преследования динамической цели) на плоскости для летательного аппарата, выполняющего полетное задание в неопределенной среде при наличии препятствий. Разработаны и представлены в структурированной форме алгоритмы динамического планирования маршрута летательного аппарата на определенной высоте для решения задач достижения неподвижной и динамической целей. Алгоритмы обеспечивают возможность движения к местоположению цели по локально-оптимальному маршруту в условиях неопределенности. Разработана общая схема моделирования процесса преследования цели летательным аппаратом в системе MATLAB Simulink, которая: учитывает математические модели ветровых нагрузок и движения летательного аппарата; прогнозирует направление движения цели; применяет стратегии и правила, имитирующие действия пилота в условиях ветровых возмущений; реализует динамическое планирование движения ЛА при наличии препятствий. Экспериментальные исследования показали перспективность применения метода динамического планирования маршрута летательного аппарата и разработанных стратегий и правил управления для решения траекторных задач в априори неописанной среде. В ходе работ по задачам непосредственного управления была осуществлена постановка задачи стабилизации гибкого робота-манипулятора с одним звеном. Из-за возникающих вследствие гибкости соединения колебаний управление таким манипулятором является достаточно сложной и актуальной проблемой. Модель робота является нелинейной и сингулярно возмущенной. Осуществлена разработка двух композитных регуляторов: линейного и нелинейного. Первый является широко распространенным для сингулярно возмущенный систем. Метод построения второго регулятора был разработан в ходе работ по проекту. В ходе численных экспериментов рассмотрены 7 сценариев: один без отказов и 6 сценариев с существенным изменением параметров модели управления. Во всех рассмотренных случаях нелинейный композитный регулятор сохраняет устойчивость системы и демонстрирует лучшую эффективность по рассматриваемому критерию качества. Рассмотрена также задача стабилизации дискретной модели двухколесной мобильной робототехнической платформы. Показано, что построенный нелинейный регулятор, обладает лучшим качеством работы и более широкой областью допустимых изменений параметров модели по сравнению с линейным регулятором. Был сделан вывод об области применимости разработанного метода синтеза нелинейного композитного управления. Полученный метод целесообразно применять в тех случаях, когда использование линейного композитного регулятора не обеспечивает приемлемого качества управления или запаса устойчивости при изменениях параметров модели и когда удается достаточно легко гарантировать выполнение одного из необходимых условий разработанного метода. Как было продемонстрировано, к такому классу задач относится, в частности, стабилизация гибкого робота-манипулятора с одним звеном.