Механизмы обмена информацией и передачи знаний для задач взаимодействия в среде автономных интеллектуальных робототехнических систем в нештатных ситуациях

Механизмы обмена информацией и передачи знаний для задач взаимодействия в среде автономных интеллектуальных робототехнических систем в нештатных ситуациях

Автор: Катулин Михаил Сергеевич, Кузнецов Евгений Алексеевич, Решетников Андрей Геннадьевич, Рябов Андрей Русланович, Семашко Сергей Владимирович, Ульянов Сергей Викторович

Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse

Статья в выпуске: 4, 2021 года.

Бесплатный доступ

При решении сложных задач автоматизации в проекте «Индустрия 4.0» с использованием не-скольких интеллектуальных автономных робототехнических систем возникает необходимость определения механизмов обмена информации и передачи знаний от одной робототехнической си-стемы к другой (типа системы «master – slave»). Существует множество механизмов сетевого взаимодействия, при котором каждый элемент имеет свои сильные и слабые стороны. При разработке интеллектуальных робототехнических систем на испытательном полигоне в лаборатории информационных технологий ОИЯИ (МЛИТ), было выявлено несколько основных задач взаимодействия, требующих выбора специальных механизмов и протоколов передачи данных и знаний. В статье рассмотрены основные механизмы обмена информацией, описаны основные преимущества и недостатки. Представлены задачи, требующие выбора механизма взаимодействия, а также приведены результаты решения этих задач.

Еще

Автономные роботы, операционная система роботов (ROS), сетевое взаи-модействие, протокол передачи данных, обмен знаниями, дистанционная настройка

Короткий адрес: https://sciup.org/14123374

IDR: 14123374

Список литературы Механизмы обмена информацией и передачи знаний для задач взаимодействия в среде автономных интеллектуальных робототехнических систем в нештатных ситуациях

  • Cooperative robotic networks for underwater surveillance: An overview / G. Ferri [et al.] // IET Radar Sonar Navig. 2017. Vol. 11. P. 1740-1761. URL: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/iet-rsn.2017.0074.
  • A cooperative approach for multi-robot area exploration / J. Yuan [et al.] // In Proc. of the 2010 IEEE/RSJ Intern. Confer. on Intelligent Robots and Systems, Taipei, Taiwan, 18–22 October 2010. - P. 1390–1395. URL:https://www.semanticscholar.org/paper/A-cooperative-approach-for-multi-robot-area-Yuan-Huang/513abbc38f347bfa8ae91f5b5678c3c86eb5af9d.
  • Cooperative semi-autonomous robotic network for search and rescue operations / G. Herman [et al.] // Intern. Conf. on Universal Access in Human-Computer Interaction. Springer: Berlin/Heidelberg, Ger-many, 2014. pp. 636–647. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-07446-7_61.
  • Machine-to-Machine Communication for Device Identification and Classification in Secure Telerobotics Surgery / P. Meghana [et al.] // Security and Communication Networks, 2021. Vol. 2021. Article ID: 5287514. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5287514.
  • Optimal caching scheme in D2D networks with multiple robot helpers / Y. Lin [et al.] // Computer Communications. 2022. Vol. 181. P. 132-142. URL: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.027.
  • Cooperative Friendly Jamming Techniques for Drone-Based Mobile Secure Zone / Jeon Ga-Hye [et al.] // Sensors, 2022. Vol. 22. №3. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/3/865.
  • Arce L. IoT in Automotive Industry-Connected cars // Politecnico di Milano, Spring April 17, 2016.
  • How the Internet of things (IoT) is revolutionizing healthcare // Plasma. 17.08.2015. URL: http://www.plasmacomp.com/blogs/how-internet-of-thing.
  • Zou J. A data transmission method between the ROS-based robot and the industrial controller // Journal of Physics: Conference Series,2021. Vol. 2029. DOI: http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2029/1/012003.
  • ROS:Home // Open Robotics, 2021. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ros.org/.
  • Shi L., Marcano N. J. H., Jacobsen R. H. A review on communication protocols for autonomous un-manned aerial vehicles for inspection application // Microprocessors and Microsystems. 2021. Vol. 86. P. 104340. DOI: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2021.104340.
  • A Web-oriented Architecture for Deploying Multiple Unmanned Vehicles as a Service / C.N. Au [et al.] // The Intern. J. on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 2021. Vol.15. № 1. DOI: http://dx.doi.org/10.12716/1001.15.01.15.
  • TANGO Controls // Tango Control, 2015. [Электронный ресурс]. URL: http://www.tango-controls.org (дата обращения: 20.12.2021)
  • TANGO STANDARD SOFTWARE TO CONTROL THE NUCLOTRON BEAM SLOW EXTRAC-TION / V. Andreev [и др.] // Письма в ЭЧАЯ. 2016. Т. 13. №5(203). С. 951-956.
  • Andreev V. et al. NUCLOTRON CONTROL SYSTEM, Laboratory of High Energies Joint Institute for Nuclear Research, Dubna, Russia. URL: http://nucloweb.jinr.ru/nucloserv/text/august2003/html/3p041.htm.
  • Gorbachev E. V. et al. Nuclotron and NICA control system development status JINR, Dubna, Russia Proc. of ICALEPCS 2015, Melbourne, Australia. - Р. 437-440.
  • Ульянов С. В., Решетников А. Г. Синергетика информационно-когнитивного взаимодействия в интеллектуальных робототехнических системах с дистанционным обменом знаниями // Software & Systems. - 2017. - Т. 30. - No 4. - С. 593-600.
  • Intelligent control of mobile robot with redundant manipulator & stereovision: quantum / soft compu-ting toolkit / K.V. Koshelev, A.V. Nikolaeva, A.G. Reshetnikov, S.V. Ulyanov // Artificial Intelligence Advances. 2020. Vol. 2. N o 2. DOI: https://doi.org/10.30564/aia.v2i2.1440.
  • Ulyanov S.V. Soft computing optimizer of intelligent control system structures. - US Patent No US 7,219,087 B2. Date of Patent: May 15, 2007.
  • Зайцев А. А., Курейчик В. В., Полупанов А. А. Обзор эволюционных методов оптимизации на основе роевого интеллекта // Изв. ЮФУ: Технические науки. 2010. № 12. С. 7-12.
  • Cazenille L., Bredeche N., Halloy J. Automated optimization of multi-level modes of collective behavior in a mixed society of animals and robots // arXiv preprint. URL: arxiv.org/pdf/1602.05830v1.pdf.
  • Интеллектуальная когнитивная робототехника. Том I: Технология мягких вычислений в интеллектуальных когнитивных системах управления — информационно-термодинамический закон / О.Ю. Тятюшкина, А.Г. Решетников, С.В. Ульянов, В.С. Ульянов, - М.: КУРС. 2022. (на англ.)
  • A taxonomy for multi-agent robotics / G. Dudek, M. Jenkin, E. Milios, D. Wilkes // Autonomous Ro-bots. 1996. Vol. 3. No 4. P. 375-397.
  • Ota J. Multi-agent robot systems as distributed autonomous systems // Advanced Engineering Informat-ics – 2006. Vol. 20. No 1. P. 59–70.
  • Clients Libraries and Developer Tools. // VMware, Inc. 2007-2022: URL: https://www.rabbitmq.com/devtools.html (дата обращения: 20.12.2021)
  • Введение в ROS: Работа с Service . [Электронный ресурс]. URL: http://docs.voltbro.ru/starting-ros/messaging/rabota-s-service.html (дата обращения: 20.12.2021)
  • ZigBee : [Электронный ресурс]. URL: http://machinepedia.org/index.php?title=ZigBee (дата обращения: 20.12.2021)
  • Ульянов С. В., Николаева А. В., Решетников А. Г. Интеллектуальные системы управления в непредвиденных ситуациях. Оптимизатор баз знаний на мягких вычислениях. LAPLAMBERT Acad. Publ., OmniScriptumGmbH&Co. KG, 2013.
  • Ульянов С. В., Решетников А. Г., Решетников Г. П. Технологии интеллектуальных вычислений: Квантовые вычисления и программирование в самоорганизующихся интеллектуальных системах управления. Дубна: ОИЯИ, 2015. 246 с. ISBN 978-5-9530-0422-0.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp