Создание теории, методов и моделей децентрализованного управления поведением коллективов когнитивных робототехнических систем в недетерминированной среде

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 16-11-00048

НазваниеСоздание теории, методов и моделей децентрализованного управления поведением коллективов когнитивных робототехнических систем в недетерминированной среде

Руководитель Осипов Геннадий Семенович, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук" , г Москва

Конкурс №11 - Конкурс 2015 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по приоритетным тематическим направлениям исследований» (11)

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-519 - Интеллектуальные динамические системы и технологии управления

Ключевые слова ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ТЕОРИЯ УПРАВЛЕНИЯ, КОГНИТИВНАЯ РОБОТОТЕХНИКА, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РОЛЕЙ В КОАЛИЦИИ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ, ЭВРИСТИЧЕСКИЙ ПОИСК ТРАЕКТОРИИ, НЕЛИНЕЙНЫЕ КОМПОЗИТНЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ, ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ

Код ГРНТИ28.23.27

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Методы решения задач управления комплексами взаимодействующих сложных систем должны учитывать как возможное изменение динамических характеристик (параметров, структуры и т.д.) объекта управления в процессе его функционирования, так и отсутствие априорной достоверной информации об этих характеристиках и внешних возмущающих воздействиях. С другой стороны, в такого рода системах зависимости настолько сложны, что часто не допускают аналитического представления, а состояния описываются как количественными, так и качественными параметрами. Для представления таких зависимостей и описания состояний достаточно адекватными являются методы искусственного интеллекта. Таким образом, речь следует вести об интеллектуальных системах управления. Интеллектуальная система управления в этом случае должна обеспечить интеграцию технологий искусственного интеллекта с методами теории автоматического управления, в том числе и адаптивного. Результатом такой интеграции явится класс систем, способных в автоматическом режиме к решению нетривиальных задач, включая стратегическое планирование, прогнозирование, формирование коалиций, и тем самым обеспечивающих высокий уровень автономности и качества управления. Однако, возникают задачи, для поиска решения которых и такой интеграции оказывается недостаточно. К числу таких задач относятся, например, задачи выдвижения целей поведения или распределения ролей в коллективе робототехнических систем в процессе коллективной деятельности. Решение указанных и ряда иных задач требует привлечения новых методов, развиваемых в рамках когнитивного компьютерного моделирования, где привлекаются подходы, основанные на моделировании ряда когнитивных функций субъекта деятельности. Для такого моделирования робототехнические системы должны обладать средствами восприятия и построения картины мира. Для компенсации возможного изменения динамических характеристик управляемого объекта технологии искусственного интеллекта должны быть интегрированы с моделями адаптивного управления. Предлагаемый проект посвящен созданию основ теории интеллектуального управления системами, интегрирующими три указанные парадигмы моделирования: методы искусственного интеллекта, методы когнитивного компьютерного моделирования и методы теории нелинейного управления. Научная новизна заявляемого проекта состоит в следующем: а) впервые будут построены и исследованы теоретические основы и механизмы формирования робототехническими системами картин мира - знаковых моделей среды поведения; б) на этой основе впервые будут созданы модели и методы порождения новых целей (целеполагания), целенаправленного поведения и динамического распределения ролей в процессе деятельности в коллективах робототехнических систем; в) впервые будут разработаны новые отказоустойчивые модели теории управления, на основе интеграции которых с методами искусственного интеллекта будут созданы модели управления поведением робототехнических систем.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Айтыгулов Э., Киселёв Г., Панов А. Task and Spatial Planning by the Cognitive Agent with Human-like Knowledge Representation Interactive Collaborative Robotics, p. 1-12 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-319-99582-3_1

2. Осипов Г.С. Sign-Based Representation and World Model of Actor Practical Issues of Intelligent Innovations, pp. 215-230 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-319-78437-3_9

3. Панов А.И., Скрынник А.А. Automatic formation of the structure of abstract machines in hierarchical reinforcement learning with state clustering ArXiv (год публикации - 2018)

4. Хачумов М.В., Хачумов В.М. The problems of route and motion planning for an autonomous flight vehicle in uncertain environment 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings, p. 1-6 (год публикации - 2018)
10.1109/MWENT.2018.8337168

5. Андрейчук А.А., Яковлев К.С. Path Finding for the Coalition of Co-operative Agents Acting in the Environment with Destructible Obstacles Interactive Collaborative Robotics. ICR 2018, Pp. 13-22 (год публикации - 2018)

6. Андрейчук А.А., Яковлев К.С. Two Techniques That Enhance the Performance of Multi-robot Prioritized Path Planning Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2018), Stockholm, Sweden, July 10–15, 2018, Vol. 3, pp. 2177-2179 (год публикации - 2018)

7. Андрейчук А.А., Яковлев К.С. Метод планирования траекторий для группы агентов, обладающих возможностью модификации окружающей среды Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием, С. 73-82 (год публикации - 2018)

8. Даник Ю.Э., Дмитриев М.Г., Макаров Д.А. Стабилизирующие регуляторы в нелинейных непрерывных системах большой размерности на основе асимптотики решений матричных алгебраических уравнений Риккати Материалы XI международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD2018», 1-3 октября 2018 г., Москва, Т. 2. С. 351-353 (год публикации - 2018)

9. Даник Ю.Э., Дмитриев М.Г., Макаров Д.А. Stabilizing regulators for nonlinear continuous systems of large dimension using the asymptotics of the matrix algebraic Riccati equations solutions Proceedings of 10th International Conference Management of Large-Scale System Development, MLSD 2018. (год публикации - 2018)

10. Даник Ю.Э. LMI-based robustness analysis of the nonlinear regulator for discrete time nonlinear systems Fullpapers E-Book 6th. world Congress on Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology (WCECIT 2016), Pp. 96-101 (год публикации - 2016)

11. Хачумов М.В. The problem of target pursuit by a group of unmanned flight vehicles 2016 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON), p. 1-4 (год публикации - 2016)
10.1109/SIBCON.2016.7491698

12. Хачумов М.В. Controlling the motion of a group of unmanned flight vehicles in a perturbed environment based on the rules 2017 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON) (год публикации - 2017)
10.1109/SIBCON.2017.7998587

13. Панов А.И., Яковлев К.С. Psychologically Inspired Planning Method for Smart Relocation Task Procedia Computer Science, Vol. 88, p. 115-124 (год публикации - 2016)
10.1016/j.procs.2016.07.414

14. Даник Ю.Э. About the robustness of the middle stabilizing controller for quasi-linear state dependent coefficients discrete-time systems 3rd International Conference on Analysis and Applied Mathematics (ICAAM), Almaty, KAZAKHSTAN, Vol. 1759, e020013 (год публикации - 2016)
10.1063/1.4959627

15. Даник Ю.Е., Дмитриев М.Г. A comparison of numerical algorithms for discretetime state dependent coefficients control systems 21st International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), pp. 401-406 (год публикации - 2017)
10.1109/ICSTCC.2017.8107067

16. Панов А.И., Яковлев К.С., Суворов Р. Grid Path Planning with Deep Reinforcement Learning: Preliminary Results Procedia Computer Science (год публикации - 2017)

17. Киселев Г.А., Панов А.И. Synthesis of the Behavior Plan for Group of Robots with Sign Based World Model Lecture Notes in Computer Science, vol. 10459, pp. 83-94 (год публикации - 2017)
10.1007/978-3-319-66471-2_10

18. Андрейчук А.А., Яковлев К.С. Applying MAPP algorithm for cooperative path finding in urban environments Lecture Notes in Computer Science, Volume 10459, Pages 1-10 (год публикации - 2017)
10.1007/978-3-319-66471-2_1

19. Хачумов М.В. Задачи группового преследования цели в условиях возмущений Искусственный интеллект и принятие решений, № 2, с. 46-54 (год публикации - 2016)

20. Хачумов М.В. Задача преследования цели группой беспилотных летательных аппаратов в возмущенной среде Материалы XX Юбилейной Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС-2017), 24-31 мая 2017 г., Алушта, с. 714-716 (год публикации - 2017)

21. Дмитриев М.Г., Макаров Д.А. The stabilizing composite control in a weakly nonlinear singularly perturbed control system 21st International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), pp.589-594 (год публикации - 2017)
10.1109/ICSTCC.2017.8107099

22. Андрейчук А. А., Яковлев К. С. Методы идентификации блокирующего препятствия в задачах планирования траектории Информатика, управление и системный анализ: Труды IV Всероссийской научной конференции молодых учёных с международным участием, Т. I, стр. 96-105 (год публикации - 2016)

23. Яковлев К.С., Андрейчук А.А. Any-Angle Pathfinding for Multiple Agents Based on SIPP Algorithm Proceedings of the 27th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2017), 586-593 (год публикации - 2017)

24. Хачумов М.В. Решение задачи группового преследования цели в условиях возмущений (пространственный случай) Искусственный интеллект и принятие решений, №2, c. 31-41 (год публикации - 2017)

25. Хачумов М.В., Хачумов В.М. The problem of target capturing by a group of unmanned flight vehicles under wind disturbances 2nd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC 2017). Proceedings (год публикации - 2017)

Публикации