В статье рассматривается фундаментальный вопрос коллективного движения воздушных роботов: как обеспечить беспрепятственную навигацию больших групп автономных беспилотников в ограниченном пространстве.
Многочисленные существующие модели группировки редко тестируются на реальных аппаратных средствах, поскольку они игнорируют некоторые аспекты мультироботных систем.
Согласно ранним микроскопическим моделям, основанным на агентах (роботы и беспилотники), для создания и поддержания когерентного объединения без столкновений требуется всего три простых взаимодействия:
- отталкивание в коротком диапазоне,
- выравнивание скорости в среднем диапазоне,
- притяжение в длинном диапазоне.
На основе этих общих правил появились сотни моделей для описания синхронизированного коллективного движения животных, людей и даже мигрирующих клеток. Эти системы называют самоорганизующимися, потому что взаимодействие в них носит локальный характер, а решения принимаются самими агентами.
Одним из последних применений самоорганизующихся моделей группирования является коллективная робототехника. На основе этих взаимодействий могут быть разработаны децентрализованные алгоритмы управления для групп автономных дронов. Это является необходимым условием безопасной эксплуатации. Поведение таких систем в направлении некоторой желательной модели является крайне нетривиальным.
Во-первых, агенты (роботы и беспилотники) автономны и несовершенны. То есть, каждый агент имеет:
- бортовой компьютер для выполнения расчетов, необходимых для управления действиями,
- систему датчиков для измерения относительных положений и скоростей, коммуникационное устройство для обмена данными с соседними агентами.
Эти особенности отражают текущее определение сенсорной и реактивной автономии.
Во-вторых, эти системы должны работать без централизованного управления. То есть, хотя агенты могут наблюдать друг за другом и обмениваться информацией, они не посылают и не получают прямых управляющих команд, поскольку внутри группы нет лидера или внешнего супервайзера, например, базовой станции или человеческого контроля.
Стремясь к созданию стабильной и масштабируемой модели объединения для реальных летающих роботов, необходимо решить ряд серьезных проблем, связанных с проектированием:
- Разрыв в реальности. Модели групп, стабильные при моделировании в идеалистических условиях, имеют тенденцию быстро колебаться и дестабилизироваться в реальных условиях при наличии задержек, неопределенностей и кинематических ограничений.
- Адаптивность. Модели блокировки, разработанные для открытого пространства или периодических пограничных условий, не обязательно работают в ограниченном пространстве и с препятствиями на пути.
- Масштабируемость. Модели блокировки, разработанные для определенной скорости или размера группы, могут быть не масштабируемыми, т.е. для высоких скоростей или больших групп модели движения могут стать нестабильными.
- Высокая размерность. Группировки, хорошо работающие в реальной жизни, имеют значительное количество параметров со сложными нелинейными взаимодействиями, которые должны быть настроены на широкий спектр условий в разумные сроки.
Модели объединения беспилотников.
Самые крупные стаи дронов до сих пор были разработаны для шоу-бизнеса компаниями Intel и Ehang с более чем 1000 беспилотниками каждый. Однако, эти беспилотники были запрограммированы индивидуально для заранее определенных траекторий или управлялись централизованно и не соответствовали вышеуказанным критериям автономии. Музыкальная группа "Metallica" недавно включила в свои концерты десятки беспилотников, которые демонстрировали частично автономное поведение группы, используя специальную внутреннюю систему позиционирования и центральные механизмы управления.
Американские военные также экспериментируют со стаями беспилотников с фиксированным крылом под названием Perdix. Их беспилотники получают набор заранее определенных целей, выбирают одну с коллективным решением и следуют этому отдельно. Автономные стаи беспилотников появляются в научной литературе с использованием внутренней навигации на основе захвата движения, наружной системы глобального позиционирования или даже с помощью системы технического зрения.
Недавно была предложена еще одна модель группирования реальных беспилотников, включающую в себя эволюционную оптимизационную структуру с тщательно подобранными параметрами порядка и фитнес-функциями. Индуцированное поведение группы беспилотников оставалось стабильным в реальных условиях при больших размерах и при больших скоростях.
Прямая трактовка ограничений движения была основана на специальной концепции взаимодействия выравнивания скоростей. Основная идея заключалась в том, чтобы отказаться от общепринятых фиксированных пространственных границ локальных взаимодействий. Вместо этого диапазон взаимодействия выравнивания определялись динамически, исходя из ожидаемой оптимальной связи между расстоянием и разницей скоростей. Когерентные и реалистичные модели коллективного движения сохранялись даже вокруг препятствий. Эта модель была протестирована с 30 беспилотниками.
Важным элементом этого подхода является ориентация на модели вместе с конкретными значениями их параметров. Наличие модели недостаточно для генерации и изучения моделей движения. Чтобы сделать исполняемый файл модели, он должен быть дистанцирован значениями параметров. Откровенно игнорируя теоретические преимущества моделей, можно сказать, что любая модель стоит столько же, сколько и ее лучший экземпляр. Поэтому оптимизацию настройки параметров рассматривали как неотъемлемую часть построения модели. По мере усложнения искусственного интеллекта, необходимо включать в разработку моделей все больше и больше оптимизаций.
Таким образом, основными достижениями данного подхода считаются:
- модель группирования, которая четко учитывает ограничения движения путем поддержания улучшенного баланса между расстоянием и разницей скоростей;
- метод разработки индивидуальных контроллеров беспилотников путем оптимизации самоорганизующегося поведения на уровне группы в сложной, шумной, реальной системе;
- моделирование этой системы для представления масштабируемости для широких диапазонов скорости и размеров группы;
- демонстрация структуры с полностью автономным выполнением полетов с крупным парком дронов и с препятствиями.
Представленная концепция выравнивания скоростей, модель с методом оценки пригодности, может быть использована в широком спектре многопрофильных сценариев, требующих сложного сотрудничества и взаимодействия..