Аннотация результатов, полученных в 2018 году
Разработан метод формирования критерия оценки сложности локальной области среды функционирования i-м роботом группы. При выполнении данного пункта плана получены следующие конкретные научные результаты: 1. Формализована задача построения меры (критерия оценки) сложности локальной области среды, в которой функционирует автономный подвижный объект. 2. Описан способ триангуляции наблюдаемой объектом локальной области. Особенность подхода, связанного с триангуляцией, состоит в данном случае во введении в рассмотрение так называемых виртуальных препятствий, находящихся за пределами локальной области, что позволяет построить правильное разбиение всего наблюдаемого участка. 3. На основании построенной триангуляции предложен способ построения взвешенного топологического графа, изоморфного соответствующей диаграмме Вороного, с помощью которого вычисляется максиминный показатель проходимости объекта в заданную целевую точку. 4. Введена и обоснована мера сложности области, функционально зависящая от вычисленной проходимости. Введенная мера является локальной в том смысле, что предполагается известным расположение целевой точки движения объекта. Данная мера позволяет оценить с помощью скалярного показателя сложность области, в которой предстоит перемещаться подвижному объекту, и выбрать наиболее подходящий алгоритм планирования движения. 5. Введена и обоснована интегральная мера сложности области, которая отличается от локальной меры тем, что положение целевой точки заранее объекту неизвестно. Получены точные расчетные формулы для вычисления интегральной меры в случае точечных препятствий, а также приближенные формулы для случая неточечных препятствий. Получены оценки погрешности при использовании приближенных формул. 6. Рассмотрена и формализована задача восстановления меры сложности всей сцены, на которой функционирует группа объектов, по отдельным наблюдениям и оценкам сложности наблюдаемых участков, осуществляемых объектами группы. 7. Получены и теоретически обоснованы верхние и нижние оценки сложности сцены по одному наблюдению. 8. Получены и теоретически обоснованы оценки сложности сцены по двум наблюдениям. Все полученные результаты являются новыми. Разработан метод преобразования информации, поступающей от СТЗ i-го робота группы, в вектор количественных показателей сложности локальной области среды функционирования. Метод позволяет формировать численные оценки сложности локальной области среды функционирования, на основе информации, поступающей от системы технического зрения (СТЗ) i-го автономного мобильного робота группы. Проведены исследования адекватности оценки сложности среды отдельным автономным мобильным роботом с СТЗ лидарного типа, а также группой автономных мобильных роботов при движении различными шаблонами строя. Разработан метод кластеризации препятствий по облаку точек лазерного сканера, отличающийся, по сравнению с преобразованием Хафа, низкими вычислительными затратами и высокой точностью аппроксимации данных. Разработан метод обучения i-го робота, направленного на коррекцию показателя оценки сложности локальной области среды. Разработан нейросетевой метод оценки роботом сложности текущей ситуации, отличающийся каскадной процедурой обучения, позволяющей точность правильной классификации ситуации до 10 % по сравнению с существующими аналогами и снизить объем обучающей выборки за счет декомпозиции сложной задачи на несколько простых задач. Метод позволяет осуществлять как первичное обучение (за счет обучение с учителем), так и дообучение в процессе функционирования (за счет обучения с подкреплением). Такой подход к оценке сложности ситуации позволяет учесть два фактора – необходимость выполнения маневра и точность маневрирования. Разработан метод комплексирования показателей сложности среды всех (или части) роботов в комплексную оценку сложности среды группой. Разработан метод получения комплексной оценки сложности среды группой автономных мобильных роботов, отличающийся способом организации внутригруппового информационного взаимодействия между членами группы, определении роботов, которые в силу некоторых ограничений, не способны адекватно оценивать сложность находящегося перед ними участка окружающего пространства. В результате применения метода формируется однозначное представление об источниках, приемниках информации и ее необходимом перечне за счет возможности анализа зон нечувствительности сенсорных систем роботов группы. Разработан метод комплексирования неполных навигационных карт для формирования локального информационно-навигационного поля группы автономных мобильных роботов. Разработан метод, позволяющий формировать локальное информационно-навигационное поле группы автономных мобильных роботов, на основе сенсорной информации ее участников, отличающийся методом представления и оценки окружающего пространства; способом определения и устранения дублирующихся навигационных сведений. По результатам работ подготовлены две публикации для журнала "Автоматика и телемеханика", одна публикация для конференции "32nd International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems ", одна публикация для журнала "Инженерный вестник Дона", две публикации для журнала "IEEE Robotics and Automation Letters". Процесс публикации в данных изданиях сопровождается рецензированием статей и поэтому, достаточно длительный.

Аннотация результатов, полученных в 2019 году
Выполнено проектирование базовой полноприводной колесной платформы в среде SolidWorks без подвески и с подвеской. Распечатана рама платформы на 3D принтере и начата сборка конструкции. Отдельные элементы подвески также распечатаны на принтере и окончательно оттестированы. После тестирования конструкции в сборе, отдельные элементы конструкции будут изготовлены из дюралюминия. Также продолжалось тестирование алгоритмов и методов на платформах масштаба 1:10 с поворотными колесами, в процессе тестирования заменены пружины подвески на более жесткие и вынесена подставка с 2D лидаром. Также подготовлена группа из 6 колесных платформ, но с системой технического зрения на основе поворотных ультразвуковых датчиков и инфракрасных датчиков для оценки возможности их применения при проведении полномасштабных испытаний. Написана часть программных модулей: модуль создания строя (колонна, шеренга, клин, обратный клин, кольцо, квадрат, замкнутый контур), модуль визуализации на основе пакета Rviz операционной системы ROS, модули передачи сообщений пульт - мобильные роботы и мобильные роботы - пульт, модуль задания ключевых точек маршрута, модуль сбора информации с бортовых вычислителей группы мобильных роботов. В части разработки методов выполнены следующие работы: - Разработаны и исследованы методы формирования критерия эффективности движения строя автономных мобильных роботов на основе информационно-навигационного поля группы, в зависимости от оценки сложности среды и состояния группы. - Разработаны и исследованы методы определения структуры строя группы автономных мобильных роботов на основе информационно-навигационного поля и значения критерия эффективности движения строя, оценки сложности среды и цели миссии. -. Разработан и исследован методы определения целевого положения в строю i-го робота на основе его функционального назначения, положения и ориентации в среде, временных и энергетических ресурсов, цели миссии и целей других роботов. - Разработаны методы синхронизации движения членов группы автономных мобильных роботов.

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
1.5.1 Разработан метод оптимизации строя мобильных роботов. Исходными данными для метода является область, в которой должно осуществляться построение, а также информация о препятствиях, обнаруженных системами технического зрения группы роботов. На основании данной информации, с помощью триангуляции Делоне, производится разбиение группы на отдельные подгруппы. Каждая подгруппа может включать сами роботы, обнаруженные препятствия и вершины области, в которой осуществляется построение. Также на основании положений и направлений движения препятствий производится оценка сложности среды, которая представляет собой целое число, находящееся в диапазоне от 0 (самая простая среда) до 15 (самая сложная среда). Оптимизация строя роботов заключается в таком их размещении, при котором минимальные расстояния между отдельными объектами подгруппы являются максимальными. При этом, в оптимизационной процедуре, расстояния учитываются с весовыми коэффициентами, зависящими от оценки сложности среды. Чем выше сложность, тем меньше весовой коэффициент. Такие весовые коэффициенты позволяют сметить роботы в области с наименьшей оценкой сложности среды. 1.5.2 Разработан метод адаптации строя мобильных роботов, основанный на минимизации вероятности столкновения с препятствием или получения другого ущерба от препятствия (например, обнаружения – если препятствие представляет собой датчик). В рамках данной работы дано вероятностное описание движения подвижных объектов в сферически-симметричных и несимметричных полях препятствий-репеллеров непрерывного типа, а также источников с конечной областью действия. Введено понятие характерной вероятностной функции источника, позволяющей рассчитать вероятность успешного прохождения произвольной траектории в заданном поле источников. Показана возможность применения характерной вероятностной функции для дополнительного учета источников-репеллеров в картах «проходимости» для последующей оптимизации траектории специальными алгоритмами. Разработана итерационная процедура, позволяющая находить кусочно-линейную траекторию, для которой вероятность прохождения принимает заданное значение, при ограничениях на допустимое отклонение от исходной траектории. При закрепленности граничных точек траектории найден аналитический предел, к которому стремится функция характерной вероятности прохождения с неограниченным ростом номера итерации. Этот предел может быть использован как для непосредственной оценки верхней границы достижимой вероятности прохождения в приближениях развитой оптимизационной процедуры, так и при синтезе метода оптимизации траекторий с подвижными конечными точками. 1.5.3 Проведено исследование графового представления строя мобильных роботов. Под реконфигурацией строя мобильных роботов понимается изменение положения роботов в пространстве в соответствии с изменением состава группы, окружающей обстановки и функционального назначения с целью обеспечения безопасности и достижения решения целевой задачи. Предложенный метод перестроения позволяет повысить эффективность обследования местности, поиска объектов, а также повысить безопасность при движении группы роботов в среде с препятствиями. 1.5.4 Разработан программно-аппаратный демонстратор для исследования и оценки эффективности методов построения и адаптации групп автономных мобильных роботов в неопределенных средах. Данный демонстратор включает в себя виртуальный симулятор и макетный образец разнородной группы из пяти роботов. Симулятор реализован в среде Unity на языке C# и включает виртуальные сцены с имитацией городской среды, горно-лесистой местности, симуляцию погодный явлений, симуляцию мобильных роботов и их подсистем. Макетный образе построен на базе колесных и гусеничных роботов различного функционала и оснащения.