Безопасное управление SEMS при групповом взаимодействии
Ключевые слова:
безопасное управление, интеллектуальные роботы, умные электромеханические системы, групповое ситуационное взаимодействие, динамическое пространство конфигураций, центральная нервная системаАннотация
Постановка проблемы: при управлении группой взаимодействующих интеллектуальных электромеханических систем могут возникать ситуации, когда инструкции оператора и (или) система автоматического управления более высокого уровня будут противоречить внутреннему состоянию управляемых интеллектуальных электромеханических систем и (или) окружению выбора. Устранить такие обстоятельства можно с помощью алгоритмов проверки выполнения условий допустимости движений, которые могут опираться на моделирование поведения интеллектуальных электромеханических систем с использованием логико-вероятностных и логико-лингвистических описаний ситуаций и на нескалярные критерии качества при принятии решений. Цель: разработка алгоритмов безопасного управления роботами на основе модулей интеллектуальных электромеханических систем с фазовыми ограничениями при неполной определенности окружающей среды. Результаты: разработаны алгоритмы безопасного управления тремя роботами с использованием математического описания задачи ситуационного управления группой интеллектуальных электромеханических систем и методологии организации ситуационного управления группой мобильных интеллектуальных электромеханических систем. Суть алгоритмов заключается в перемещении роботов из некоторых текущих позиций в заданные терминальные положения без столкновения между собой. Во избежание столкновений система принятия решений в центральной нервной системе роботов использует приоритеты роботов, основанные на расстоянии между роботами. Предложен подход преодоления неопределенности на пути (траектории) роботов. При этом рассматриваются неопределенности в виде ограничений логиковероятностного и логико-лингвистического типа. Показано, что эти ограничения можно перевести в логико-интервальный вид. Это позволяет использовать стандартные процедуры математического программирования при поиске оптимального решения. Практическая значимость: полученные алгоритмы можно использовать для принятия решений в центральной нервной системе и при управлении роботами.
