Санкт-Петербургский государственный университет
Опубликован: 12.07.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 228 / 31 | Длительность: 09:36:00
Специальности: Программист
Лекция 4:

Проект "Мультиагентная система для БПЛА"

Аннотация: Описание трехуровневой системы управления БПЛА для реализации мультиагентного взаимодействия.

Введение

Презентацию к лекции Вы можете скачать здесь.

В настоящее время миниатюризация электронных компонент и технологичность их изготовления позволяет применять небольшие и доступныен беспилотные летательные аппараты (БПЛА) для выполнения задач исследования территории. Несмотря на небольшие размеры "игрушечные" самолеты сейчас способны развивать скорость свыше четырехсот км/ч, при установки на них небольшого реактивного двигателя. В нашем проекте "Мультиагентная система для беспилотного летательного аппарата (БПЛА)", представленном в сентябре 2012 года на "Петербургской осенней выставке ЭКСПО-2012", используется легкий планер PAPRIKA и небольшой квадрокоптер (вертолет), который представляет из себя четырехмоторную раму в виде креста (рис. 7.1).

Технические характеристики планера:

  • размах крыльев 2 м, вес 2 кг
  • полезная нагрузка 500 г
  • скорость 40-60 км/ч
  • дальность 200 км

и квадрокоптера:

  • длинна лучей 450 мм
  • полезная нагрузка до 1,2 кг
  • скорость до 20 км/ч
  • дальность до 1 км
Внешний вид планера и квадрокоптера (на рисунке слева – один из разработчиков проекта К.С.Амелин, на заднем плане –  научный руководитель проекта, профессор О.Н.Граничин )

Рис. 7.1. Внешний вид планера и квадрокоптера (на рисунке слева – один из разработчиков проекта К.С.Амелин, на заднем плане – научный руководитель проекта, профессор О.Н.Граничин )

Комплект бортового оборудования для управления и связи состоит из:

  • исполнительных механизмов, которые в зависимости от источника способны работать, как с цифровым, так и с аналоговым управляющим сигналом;
  • комплекта мотоустновки, в который входит: аккумулятор (LiPo – хорошая токоотдача, но потеря емкости при отречательных температурах или LiFePO4 – низкая токоотдача, но работа при низких температурах), контроллер оборотов и безколллекторный электрический двигатель;
  • автопилота Ardupilot (Arducopter) построенного на основе процессора ATmega 2560 (16 MHz) и дополнительного процессора ATMega328 для обработки управляющего сигнала;
  • комплекта приемника радиосигнала;
  • для навигации используется стандартный набор инерциальной системы (гироскопы, магнитометры и акселерометры) и современный ГЛОНАСС/GPS приемник;
  • передача телеметрии построена на модемах XBee 2.4 GHz;
  • различное дополнительное оборудование;
  • смартфон Intel с ОС Аndroid построен на основе процессора Intel Atom X86.

За счёт небольшого веса БПЛА взлёт осуществляется с рук человека (в стандарте предполагается взлёт с катапульты). Посадка – либо за счёт встроенного парашюта, либо за счёт "перехвата" на ручное управление. Наличие "на борту" полнофункционального микрокомпьютера позволяет использовать БПЛА не просто в режиме "удаленной видеокамеры", которая передает видеопотоки в зоне прямой радиосвязи, а как интеллектуального мобильного агента с функциями автопилота. Такой агент способен существенно переработать исходную информацию, подготовить ее для обработки и самостоятельно автономно передать ее суперкомпьютеру по разным каналам связи – в том числе и через Интернет. Реальное ускорение в обработке данных позволит перевести в практическую плоскость и организацию автоматической обратной связи от суперкомпьютера к БПЛА с указанием возможных корректировок планов полета и наблюдений. Бортовые микрокомпьютеры со связью позволяют организовать и автономное взаимодействие внутри группы БПЛА для возможности перераспределения или уточнения заданий, обмена данными и т. п.

Например, при использовании группы БПЛА для геологоразведки на определенной территории работа системы организуется следующим образом:

  1. Выбирается тип задачи (в выбранном примере – геологоразведка).
  2. В зависимости от площади исследуемой территории и количества БПЛА в группе, их характеристик, территория разделяется на участки, и формируются отдельные задачи для каждого члена группы.
  3. В микрокомпьютер каждого БПЛА группы записывается глобальная задача (параметры исследуемой территории и т. п.) и отдельная задача этого самолета-агента.
  4. Каждый агент приступает к выполнению поставленной ему задачи.
  5. Когда в зону Wi-Fi видимости одного БПЛА из группы попадает другой, при "общении" происходит передача между агентами накопленной информации и при необходимости взаимное уточнение отдельных задач. Таким образом, по ходу выполнения частной задачи, все агенты накапливают информацию о ходе решении общей задачи группы, а также локально принимают решения о корректировке своих частных задач для более эффективного выполнения общей. Например, группа БПЛА летит по определённому маршруту, все БПЛА летят на разной высоте, при обмене информацией между членами группы выясняется наилучшая высота полёта по энергозатратам, по ходу выполнения задания вся группа оперативно перестраивается на эту высоту.
  6. Базовые наземные станции, обеспечивая связь с центром обработки данных (ЦОД), принимают/передают информацию от БПЛА, находящихся в их зоне видимости или поддерживающих связь через Интернет. Так как в процессе общения между БПЛА информация о выполнении общей задачи накапливается во всех микрокомпьютерах группы, то данные даже от тех самолетов, которые редко выходят на связь, все равно попадает в ЦОД.
  7. Полученная в ЦОДе информация обрабатывается и визуализируется для заказчика (выдается карта с нанесенными исследуемыми характеристиками).
  8. Наличие обратной связи с мобильными агентами (БПЛА) позволяет оперативно формировать из ЦОДа инструкции по корректировке их заданий.

В мире ИТ уже во многих областях побеждает схема, в которой нет четкого выделения трех изолированных стадий: подготовка данных, счет, анализ результатов. Этому способствовало всеобщее проникновение персональных компьютеров, смартфонов, мобильных телефонов, которые кардинально изменили представления о месте ЭВМ в обычной жизни. Компьютеры уже интегрированы во многие сферы человеческой деятельности, разработчики встраивают миниатюрные вычислительные устройства и специализированные программы во внутрь многих процессов. В массовом сознании о роли ЭВМ в практической жизни уже произошел сдвиг от супервычислителя к мобильности, понимаемой в очень широком смысле.

В действительности мобильность и высокопроизводительные вычисления, по нашему мнению, будут всё более тесно связаны. Посмотрим на пример такой традиционной области для ИТ, как "кодирование/декодирование информации". Полвека развития со времен пионерских работ Котельникова-Найквиста-Шеннона успели убедить несколько поколений в незыблемости и правильности постулатов о минимальном числе отсчетов необходимых для точного восстановления сигнала (функции). Но развитие технологий в 90-е годы прошлого века позволило массово перейти от обработки одномерных сигналов к изображениям, а сейчас на повестке дня стоит решение задач трехмерного телевидения. Однако реальные задачи обработки таких сигналов для традиционных средств кодирования/декодирования уже становятся "не по плечу" даже суперкомпьютерам!

Что же происходит сейчас у нас на глазах с развитием и изменением "парадигмы кодирования/декодирования"? Вместо классической появляется новая парадигма "Compressive Sensing", для которой еще даже не придумано русское название (статья О. Граничина и Д. Павленко в журнале "Автоматика и телемеханика" [ 4.1 ] ). В чем ее суть? Пользователям в реальном времени обычно не нужна вся информация о процессах в каждый момент времени, а важно только изменение принципиальных компонент. Например, при передаче ведеопотока с трехмерной сцены достаточно однократно передать общий вид и детали, выделить характерных персонажей, а потом только отслеживать их изменения. Оказывается, имея интеллектуальные сенсоры (использование принципа мобильности сбора информации), целесообразно до момента кодировки и передачи данных вместо определения всех значений трехмерной сцены (обычно это огромное число) сначала произвести несколько "сверток" всей сцены с некоторыми рандомизированными матрицами, а потом закодировать и передать для обработки суперкомпьютеру только эти несколько измерений. А это означает, что уже сейчас можно говорить о том, что мобильность и использование интеллектуальных агентов при сборе и предварительной обработке данных может существенно сократить время подготовки данных для суперкомпьютерных вычислений. Если глубже взглянуть на новую парадигму кодирования/декодирования, то становится ясным, что при ней существенно меняется не только процесс подготовки данных, но и сам процесс обработки. Таким образом мы говорим уже взаимном дополнении и развитии таких важнейших технологий, как мобильность и супервычисления..

Исходя из вышесказанного перспективную модель вычисления можно представить следующим образом: мобильные устройства, которые обладают различными датчиками и сенсорами (например, видео- или фото- камерой, gps, датчиками температуры и давления и т.п.) и способны "общаться" друг с другом, являются сборщиками информации, они передают информацию на суперкомпьютер где и происходят конечные вычисления. Мобильные устройства, собирая информацию, одновременно могут фильтровать её, т.е. отмечать особенности и разделять данные различные по тематике (например, отделить файлы с координатами и файлы с фотографиями).

Эта модель реализуется на примере проекта "Мультиагентная система для группы лёгких беспилотных летательных аппаратов (БПЛА)" [ 3.6 ] . Трудно переоценить актуальность такой задачи для России с её огромной территорией, сельскохозяйственными угодьями, лесами, множеством газо- и нефтепроводов, ЛЭП и "пожарами". При создании такой системы как раз и проявляются все обсуждавшиеся выше проблемы. Многие из задач – разведка полезных ископаемых, поиск людей, выяснение причин техногенных катастроф, плановое патрулирование территорий и т.п. требуют для получения практических результатов применения супервычислений с огромным количеством исходных данных, которые должны поступать на суперкомпьютер в режиме реального времени. Если используются традиционные БПЛА с оператором и приемом/передачей данных по радиоканалу, то реальные автоматизированные системы "захлебываются" от потоков данных, которые надо еще сохранять и передавать компьютеру для обработки. Об обратном потоке управления БПЛА обычно даже речь и не идет, так как результаты не удается получить в реальном времени.

Основная идея проекта заключается в создании сети БПЛА. Такая сеть состоит из группы БПЛА-агентов, которые способны "общаться" между собой и обмениваться данными с базовой станцией или с сетью базовых станций. Базовая станция или сеть таких станций "собирают" и фильтруют информацию и отправляют конечный результат суперкомпьютеру.

В этой главе будет рассмотрена терхуровневая система управления БПЛА, на основе которой строится мультиагентная система для управления легкими БПЛА.

Николай Корнеев
Николай Корнеев

В самостоятельной работе №1 нет примера lab01 файла labAtom32.rar. Ссылка которая есть в презентации

www.math.spbu.ru/user/gran/Atom32/lab01

не работает?

Андрей Леонов
Андрей Леонов
Россия
Дмитрий Кифель
Дмитрий Кифель
Казахстан, Темиртау