О семинаре
Уважаемые коллеги!
16-19 ноября 2021, в Институте проблем управления Российской академии наук (ИПУ РАН), успешно прошел шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021). Целью семинара является представление новых результатов и обмен опытом между специалистами в области искусственного интеллекта, робототехники, беспилотных транспортных средств. Семинар организован Российской ассоциацией искусственного интеллекта совместно с ИПУ РАН.
Программный комитет:
К.С. Яковлев (председатель), кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, член научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта.
И.М. Афанасьев, кандидат технических наук, руководитель группы интеллектуальных транспортных систем, Исследовательский центр Хуавей (СПб).
Д.А. Добрынин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, член Российской ассоциации искусственного интеллекта.
В.Э. Карпов, кандидат технических наук, доцент, начальник лаборатории робототехники Национального исследовательского центра "Курчатовский институт", вице-президент Российской ассоциации искусственного интеллекта.
Н.В. Ким, кандидат технических наук, профессор, лауреат премии правительства РФ в области образования, профессор кафедры 704 факультета №7 "Робототехнические и интеллектуальные системы" Московского авиационного института.
Е.А. Магид, PhD, профессор, заведующий кафедрой "Интеллектуальная Робототехника" Института информационных технологий и информационных систем, Казанский Федеральный Университет.
Р.В. Мещеряков, доктор технических наук, профессор РАН, главный научный сотрудник Института проблем управления Российской академии наук.
А.Л. Ронжин, доктор технических наук, профессор РАН, директор Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук.
Организационный комитет:
Р.В. Мещеряков (председатель), ИПУ РАН.
Р.Р. Галин (контактное лицо), ИПУ РАН.
С.А. Дергачев, МИЭМ ВШЭ.
К.Ф. Муравьев, ФИЦ ИУ РАН.
К.С. Яковлев, ФИЦ ИУ РАН.
Фотографии семинара
Материалы
Анонс семинара
Сборник трудов на eLibrary
Доклады
1. Движение автономного робота вдоль протяжённых визуальных ориентиров с использованием навигационного стека системы ROS
Д.И. Поярковa, b, А.Д. Московскийb
a Московский физико-технический институт, Долгопрудный
b Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", Москва
В работе рассматривается важная для мобильной робототехники задача автономной навигации. Описан способ навигации и движения робота по цепочкам визуальных ориентиров (следам, дорожной разметке, тропинкам и т. п.) с препятствиями и развилками. Одной из особенностей предложенного метода является отсутствие определения роботом своего местоположения - это определяет специфику задачи. Разработанная в результате работы программа интегрирована в систему ROS и использует наработки навигационного стека системы для расширения функционала (в т. ч. возможность обхода препятствий), созданный прототип протестирован в симуляционной среде Gazebo.
Библиографическая ссылка
Д.И. Поярков, А.Д. Московский Движение автономного робота вдоль протяжённых визуальных ориентиров с использованием навигационного стека системы ROS// Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 9-18
2. Оптимизация параметров мультиагентной системы управления транспортными роботами с использованием имитационного моделирования
А.В. Жарикова, Г.А. Прокопович, В.А. Сычёв
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск, Беларусь
В статье приводится описание разработки мультиагентной системы децентрализованного управления группой транспортных роботов, функционирующих в учреждении здравоохранения и выполняющих функции транспортировки медикаментов. Для регулирования движения роботов используется набор правил и система светофоров, причём каждый светофор, в свою очередь, является автономным агентом. Загрузка роботов осуществляется агентом-загрузочной станцией, функционирующей по принципу доски объявлений. Описанная архитектура позволила адоптировать транспортную систему под неподготовленное помещение, не позволяющее реализовать приоритетное функционирование транспортных роботов. Построена имитационная модель, позволяющая осуществлять оптимизацию параметров системы управления исходя из условий функционирования роботов.
Библиографическая ссылка
А.В. Жарикова, Г.А. Прокопович, В.А. Сычёв Оптимизация параметров мультиагентной системы управления транспортными роботами с использованием имитационного моделирования // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 19-28
3. Направления интеллектуализации беспилотных авиационных транспортных систем
А.Л. Смолин
НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского, Москва
В статье обосновывается требование интеллектуализации беспилотных авиационных транспортных систем. Предлагается оригинальная классификация задач интеллектуализации. Рассматриваются примеры с одним плечом и двумя плечами грузоперевозок, формируемых требования под обеспечение интеллектуализации. Показывается, что система с интеллектуализацией и использованием технологий искусственного интеллекта может повысить эффективность беспилотных авиационных транспортных систем за счет применения алгоритмов перераспределения задач в реальном времени. Применимость конкретных методов и их выбор осуществляется на основе результатов натурного эксперимента. Предлагаются дальнейшие пути интеллектуализации беспилотных авиационных транспортных систем.
Библиографическая ссылка
А.Л. Смолин Направления интеллектуализации беспилотных авиационных транспортных систем // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 29-36
4. Оценка интеллекта группы бтс по результатам тестирования
А.Е. Городецкий, И.Л. Тарасова, В.Г. Курбанов
Институт Проблем машиноведения РАН, Санкт-Петербург
В статье рассматривается решение проблемы оценки группового интеллекта взаимодействующих БТС по результатам компьютерного моделирования их работы при распознавании и идентификации окружения выбора. Результат: Предложены алгоритмы компьютерного моделирования работы системы идентификации каждого члена группы и вычисляемые по результатам моделирования векторные оценки их группового IQ, включающие интегральную оценку эффективности и оценку устойчивости. Практическое значение: Использование тестового моделирования позволяет путем машинных экспериментов проводить оценку IQ группы и отбирать членов группы с учетом эффективности выполнения задач идентификации окружения выбора при групповом взаимодействии.
Библиографическая ссылка
А.Е. Городецкий, И.Л. Тарасова, В.Г. Курбанов Оценка интеллекта группы бтс по результатам тестирования // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 37-46
5. Улучшение пользовательского графического интерфейса для управления гусеничным роботом Сервосила Инженер
А. С. Доброквашинаa, Р. Н. Сафинa, Р. О. Лавреновa, Я. Байb
a Казанский Федеральный Университет, Казань
b Университет Рицумейкан, Кусацу, Япония
Роботы широко используются во многих областях современной жизни, и дистанционное управление играет не последнюю роль в решении критически важных задач. Графический пользовательский интерфейс (GUI) является одним из самых популярных способов для ручного управления и навигации. В этой статье мы представляем улучшенный графический интерфейс для российского гусеничного робота Сервосила Инженер. Он предоставляет оператору изображения с четырех камер робота, представление текущей конфигурации с помощью 3D модели и возможность управления каждым сочленением робота. В дополнение к незначительным корректировкам и расширениям предыдущей версии графического интерфейса, особое внимание уделяется моделированию и управлению захватом робота.
Библиографическая ссылка
А. С. Доброквашина, Р. Н. Сафин, Р. О. Лавренов, Я. Бай Улучшение пользовательского графического интерфейса для управления гусеничным роботом Сервосила Инженер // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 47-56
6. Об одном подходе к организации человеко-машинного интерфейса, основанного на мультимодальном интерфейсе и виртуальной реальности
Е.В. Боваa, В.В. Леушинаa, b
a Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", Москва
b Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва
В работе описываются принципы организации человеко-машинного интерфейса (ЧМИ), основанного на «погружении» оператора в контур управления, созданного для повышения эффективности выполнения задач, поставленных перед оператором. Приводится обоснование применимости предложенного подхода в виде результатов предыдущих исследований. Описание концепции подкрепляется представлением реализации в виде прототипов некоторых ее частей. В состав ЧМИ входит система визуализации (виртуальной реальности) и мультимодальный интерфейс, способный воздействовать на оператора при помощи тепла, давления, вибрации и слабого электрического тока. «Погружение» оператора достигается за счет трансляции картины мира робота через виртуальную реальность, что заставляет человека видеть «глазами» робота, и через тактильную мультимодальность, помогающую оператору ощущать, как «чувствует» себя робот.
Библиографическая ссылка
К.С. Яковлев, А.А. Андрейчук, Д.А. Макаров, Ю.С. Белинская Кинодинамическое планирование траектории в среде с движущимися препятствиями: предварительные результаты // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 57-66
7. Разработка критерия эффективности мониторинга пожарной обстановки с использованием БЛА
М.И. Мокрова
Московский авиационный институт, Москва
Мониторинг пожаров, происходящих в лесной местности с целью поиска и распознавания объектов интереса, таких как автомобили, техника, люди, одна из актуальнейших на данный момент и важнейших с точки зрения объемов наносимого ущерба задач. Для её решения наиболее эффективным средством является авиационный мониторинг с использованием беспилотных летательных аппаратов (БЛА). Однако, выбор высоты полёта БЛА, с которой следует производить мониторинг пожара, представляет собой двухкритериальную задачу: существует необходимость минимизировать тепловое воздействие пожара на аппарат, а также максимизировать распознаваемость объектов. В работе описаны возможные критерии оптимальности выбора высоты полёты БЛА над наблюдаемой сценой, учитывающие меняющиеся во времени характеристики пожара, а также тип обследуемой местности.
Библиографическая ссылка
М.И. Мокрова Разработка критерия эффективности мониторинга пожарной обстановки с использованием БЛА // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 67-73
8. Пилотные исследования по управлению робомобилем Avrora Unior с помощью произвольных жестов
Т.Г. Цойa, Н. Никифоровa, О. Прокопчукa, Р. Сафинa, Е.А. Магидa, Я. Байb, М. Свининb
a Казанский Федеральный Университет, Казань
b Университет Рицумейкан, Кусацу, Япония
Невербальное общение при помощи жестов является важным способом коммуникации, который используется при взаимодействии с интеллектуальными устройствами. В статье представлена концепция управления движением робомобиля Avrora Unior с помощью произвольных жестов. Группа из 17 добровольцев получила список из 18 команд управления и независимо друг от друга использовала его для создания произвольных индивидуальных жестов управления. Часть полученного набора жестов использовалась с платформой Teachable machine для оценки возможности построения модели и ее обучения. Полученная модель продемонстрировала высокую скорость распознавания. Были также апробированы методы SURF и FLANN для прямого сопоставления жестов и подход к сопоставлению на основе скелетонизации.
Библиографическая ссылка
Т.Г. Цой, Н. Никифоров, О. Прокопчук, Р. Сафин, Е.А. Магидp>, Я. Бай>, М. Свинин Пилотные исследования по управлению робомобилем Avrora Unior с помощью произвольных жестов // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 74-85
9. Принципы организации групп БЛА транспортного назначения: направления научных исследований
В.П. Кутаховa, Р.В. Мещеряковb
a НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского», Москва
b ИПУ РАН, Москва
В статье предлагаются принципы организации группового поведения беспилотных летательных аппаратов в транспортной системе. Рассматривается последовательность функционирования группы БЛА с изменяющимися пунктами доставки или нештатными ситуациями. Предложенные принципы позволяют сформировать комплекс научных задач и конкретных методов их решения. Обосновывается подход к задаче управления как последовательности задач принятия решений. Обозначаются направления применения технологий искусственного интеллекта.
Библиографическая ссылка
В.П. Кутахов, Р.В. Мещеряков Принципы организации групп БЛА транспортного назначения: направления научных исследований // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 86-92
10. Система управления робототехническими комплексами на основе обучения с подкреплением
Ф.А. Хуссейн, В.Б. Пархоменко, М.Ю. Бутенко, Т.А. Гайда
НИИ Робототехники и процессов управления, Таганрог
В статье исследуется вопрос создания интеллектуальных систем управления робототехническими комплексами верхнего уровня, ориентированных на формирование тактики решения поставленных задач. Недавние успехи в области игрового искусственного интеллекта, основанного на глубоких искусственных нейросетях (ИНС), продемонстрировали их высокий потенциал в решении тактических задач в сложных динамических средах. Трансфер этих технологий в реальные робототехнические системы может послужить шагом к созданию новых прикладных решений в области функционирования автономных робототехнических комплексов верхнего уровня, ориентированных на формирование их тактики, успешно сочетающих классические алгоритмические и современные статистические методы.
Библиографическая ссылка
Ф.А. Хуссейн, В.Б. Пархоменко, М.Ю. Бутенко, Т.А. Гайда Система управления робототехническими комплексами на основе обучения с подкреплением // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 93-102
Расширенные тезисы
11. Приоритизированный алгоритм SIPP для поиска путей для групп агентов с кинематическими ограничениями
З.А. Али
Московский физико-технический институт, Долгопрудный
Поиск путей для групп агентов (Multi-Agent Path Finding MAPF) - это известная проблема в робототехнике и искусственном интеллекте, в которой необходимо найти набор путей без столкновений для группы агентов (например, роботов), функционирующих в общей рабочей области. В силу своей важности проблема хорошо изучена и известно множество оптимальных, и приближенных алгоритмов. Однако многие из них абстрагируются от кинематических ограничений и предполагают, что агенты могут мгновенно ускоряться/замедляться. Это усложняет применение алгоритмов на реальных роботах. В этой работе представлен метод, который в определенной степени решает эту проблему. Предлагаемый метод, представляет собой приоритизированный планировщик основанный на известном алгоритме безопасно-интервального планирования (Safe Interval Path Planning SIPP). В рамках SIPP было добавлено четкое рассуждение о скорости и ускорении, поэтому построенные планы напрямую учитывают кинематические ограничения агентов. Предлагается ряд эвристических функций и проводится эмпирическая оценка предложенного алгоритма. Результаты свидетельствуют о перспективности предлагаемого подхода при решении ряда практически значимых задач.
Библиографическая ссылка
З.А. Али Приоритизированный алгоритм SIPP для поиска путей для групп агентов с кинематическими ограничениями // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 103-105
12. Семантическая сегментация изображений с камер беспилотных автомобилей в реальном времени
М.О. Доброхвалов, А.Ю. Филатов
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Санкт-Петербург
В статье рассматривается семантическая сегментация - ключевая для понимания окружающих сцен технология автономных транспортных средств. В данной работе предлагается модификация существующей нейронной сети с использованием блоков, предложенных в других исследованиях. Скорость работы предложенной модификации превышает скорость работы рассмотренных аналогов.
Библиографическая ссылка
М.О. Доброхвалов, А.Ю. Филатов Семантическая сегментация изображений с камер беспилотных автомобилей в реальном времени // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 106-108
13. Моделирование обучаемой системы управления шагающего робота
Д.А. Добрынин
Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” Российской академии наук, Москва
В статье рассматривается обучаемая система управления четырехногого робота c 12 степенями свободы. Система управления состоит из обучающей части, построенной с использованием математических методов обратной кинематики, и интеллектуальной обучаемой ДСМ системы. Обучающая часть системы использует виртуальную модель черырехногого робота для синтеза движений и работает в режиме симуляции. В статье рассмотрены варианты статической и динамической устойчивости робота. Приведены расчетные параметры диагональной походки четырехногого робота. Англоязычный вариант работы опубликован ранее.
Библиографическая ссылка
Д.А. Добрынин Моделирование обучаемой системы управления шагающего робота // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 109-111
14. Кинодинамическое планирование траектории в среде с движущимися препятствиями: предварительные результаты
К.С. Яковлев a,b, А.А. Андрейчукb, Ю.С. Белинскаяa, Д.А. Макаровa
a Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” Российской академии наук, Москва
b АНО Институт искусственного интеллекта, Москва
Планирование траектории для неголономных робототехнических систем в среде с динамическими препятствиями - нетривиальная задача, для которой отсутствует универсальное решение. В работе предлагается сведение этой задачи к поиску пути на графе кинодинамических примитивов движения, которые предварительно строятся методом накрытий. Для учета темпоральной компоненты при планировании предлагается использование подхода безопасно-интервального планирования.
Библиографическая ссылка
К.С. Яковлев, А.А. Андрейчук, Ю.С. Белинская, Д.А. Макаров Кинодинамическое планирование траектории в среде с движущимися препятствиями: предварительные результаты // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 112-114
15. Локальное планирование на основе обучения с подкреплением в среде с динамическими препятствиями: предварительные результаты
Б. Ангуло
Московский физико-технический институт, Долгопрудный
Локальное планирование траектории для автомобилей в среде со статическими и динамическими препятствиями до сих поре остается нетривиальной задачей. С одной стороны при планировании необходимо обеспечивать учет динамики автомобиля, что сама по себе уже является трудоемкой задачей, а с другой стороны необходимо избежать столкновения автомобиля со статическими и динамическими препятствиями. Для решения данной задачи в работе предлагается использовать метод на основе обучения с подкреплением.
Библиографическая ссылка
Б. Ангуло Локальное планирование на основе обучения с подкреплением в среде с динамическими препятствиями: предварительные результаты // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 115-117
16. Принятие решений о незапланированной посадке БЛА в условиях неопределенности
Н.Е. Бодунков, Н.В. Ким
Московский авиационный институт, Москва
При автономном управлении беспилотными летательными аппаратами (БЛА) в составе бортовых программно-алгоритмических средств необходимо иметь алгоритмы, обеспечивающие принятие решений в условиях неопределенности. Факторами неопределенности могут быть: трудно прогнозируемые погодные условия, геометрическая и опорная проходимости поверхности, на которую планируется совершить посадку и др. Принятие решений в подобных задачах, например, решений: «совершить посадку» или «продолжить полет» предлагается реализовать в рамках методов «Игры с Природой» на базе критерия Гурвица. При этом решение должно учитывать различные варианты развития событий в соответствии с неопределенностью текущей ситуации, стратегий Природы и Стратегий БЛА.
Библиографическая ссылка
Н.Е. Бодунков, Н.В. Ким Принятие решений о незапланированной посадке БЛА в условиях неопределенности // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 118-121
17. Исследование методов атак на сверточные нейронные сети
Н.Е. Бодунков,В.В. Арефин, С.К. Кобринец
Московский авиационный институт, Москва
С ростом популярности нейронных сетей растет интерес к задачам противодействия им. Недавние исследования показали, что точность работы сверточных нейронных сетей можно существенно уменьшить добавлением относительно небольших возмущений к входному изображению. При атаке «черный ящик» атакующая сторона ничего не знает о структуре сети и ее параметрах. Однако доступ к сети все равно необходим. Такая атака часто формируется путем подачи на вход НС различных искаженных изображений и анализом достоверностей и меток классов на ее выходе. Данная работа посвящена исследованию устойчивости пиксельной атаки к различным дестабилизирующим факторам и возможности ее реализации в реальных условиях для противодействия системе мониторинга дорожной обстановки. В ходе эксперимента была проведена пиксельная атака на изображение, на котором представлены объекты класса «Автомобиль». Атака проводилась на основе анализа изображения, с использованием обученной YOLO v4.
Библиографическая ссылка
Н.Е. Бодунков,В.В. Арефин, С.К. Кобринец Исследование методов атак на сверточные нейронные сети // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 122-125
18. Метод интеграции централизованного много-агентного планирования и децентрализованного избегания столкновений
С.А. Дергачев a, b
aФедеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, Москва
b Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва
Методы навигации, основанные на реактивном избегании столкновений, зачастую эффективны в вычислительном отношении и хорошо масштабируются на большое число агентов, однако во многих сценариях вероятны ситуации взаимоблокировки. В связи с этим предлагается использование методов централизованной много-агентной навигации на локально ограниченных участках карты в случае возникновения взаимоблокировки. В работе производится экспериментальная оценка предложенного метода и показывается, что использование локальных координированных групп значительно увеличивает вероятность успеха.
Библиографическая ссылка
С.А. Дергачев Метод интеграции централизованного много-агентного планирования и децентрализованного избегания столкновений // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 126-128
19. Адаптивное планирование манёвров беспилотного автомобиля с использованием поведенческих деревьев на платформе Apollo
М. Жамал a, А.И. Панов a,b
a Московский физико-технический институт, Долгопрудный
b Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, Москва
В системах автономного вождения планирование поведения играет критическую роль. При наличии множества динамических препятствий алгоритм планирования должен быть безопасным и адаптируемым к изменениям условий вождения. В данной работе представлен алгоритм адаптивного планирования манёвров, основанный на эволюционирующем поведенческом дереве, обновляемом с помощью генетического программирования. Алгоритм был протестирован на платформе Apollo управления беспилотных автомобилей
Библиографическая ссылка
М. Жамал, А.И. Панов Адаптивное планирование манёвров беспилотного автомобиля с использованием поведенческих деревьев на платформе Apollo // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 129-131
20. Моделирование адаптивного поведения многозвенного шагающего робота
В.А. Данилов, С.А.К. Диане
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва
В статье предложена структура адаптивной системы управления многозвенным шагающим роботом. Разработана виртуальная модель робота, сочетающая трёхмерное визуальное представление робота и динамику его перемещения в заданных системах координат.
Библиографическая ссылка
В.А. Данилов, С.А.К. Диане Моделирование адаптивного поведения многозвенного шагающего робота // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 132-134
21. Применение нечеткого адаптивного управления с эталонной моделью в задачах группового управления БПЛА
Т.З. Муслимов
Уфимский государственный авиационный технический университет (УГАТУ), г. Уфа
В тезисах доклада рассматривается задача настройки групповых регуляторов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с помощью методов нечеткой логики. Самонастройка коэффициентов в данных регуляторах осуществляется с помощью адаптивного управления с эталонной моделью. При неполных данных о модели самих БПЛА удается сохранить устойчивость формации и улучшить качество переходных траекторий.
Библиографическая ссылка
Т.З. Муслимов Применение нечеткого адаптивного управления с эталонной моделью в задачах группового управления БПЛА // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 135-137
22. Повышение устойчивости беспилотного летательного аппарата при нестабильных условиях полёта
Н.В. Ким, М.В. Походенко
Московский авиационный институт, Москва
В статье рассматривается задача повышения устойчивости беспилотного летательного аппарата при скачкообразном изменении условий полета, формирующем высокие аэродинамические возмущения. Предлагаемый подход основан на адаптации автопилота к внешним воздействиям путём автоматизации процесса настройки параметров ПИД-регулятора с использованием искусственной нейронной сети (ANN). Результаты модельных экспериментов подтверждают возможность повышения устойчивости исследуемого летательного аппарата.
Библиографическая ссылка
Н.В. Ким, М.В. Походенко Повышение устойчивости беспилотного летательного аппарата при нестабильных условиях полёта // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 138-140
23. Улучшение алгоритмов исследования неизвестной местности для автономной навигации с помощью визуального картирования и локализации
К.Ф. Муравьев
Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” Российской академии наук, Москва
Исследование неизвестной местности (ИНМ) - важный шаг в автономной навигации роботизированных систем. В данной работе представлен ряд улучшений для алгоритмов ИНМ,позволяющий их использовать с методами одновременного картирования и локализации по видеопотоку (vSLAM). Проведено экспериментальное исследование представленных улучшений в фотореалистичной симуляционной среде на RGB-D и монокулярных входных данных.
Библиографическая ссылка
К.Ф. Муравьев Улучшение алгоритмов исследования неизвестной местности для автономной навигации с помощью визуального картирования и локализации // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 141-143
24. Контагиозное поведение в группе подводных роботов
В.В. Воробьев, В.В. Карпов, А.С. Наседкин
Национальный исследовательский центр “Курчатовский институт”, Москва
В работе рассматривается проблематика биоподобной подводной робототехники, сфера применения которой - незаметное наблюдение за акваторией для военных и гражданских нужд, показывается междисциплинарность этого подхода. Особое внимание в работе уделяется вопросам группового поведения роботов, как одного из элементов, необходимых к реализации для создания биоподобного подводного робота. Рассматриваются алгоритм совместного стайного движения и технические аспекты реализации коммуникационной системы роботов для тестирования поведенческих аспектов. Приводятся результаты опытов на реальной группировке АНПА.
Библиографическая ссылка
В.В. Воробьев, В.В. Карпов, А.С. Наседкин Контагиозное поведение в группе подводных роботов // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 144-146
25. Планирование оптимальной траектории облета сельскохозяйственного поля группой БПЛА
Р.Р. Галин, Г.К. Тевяшов
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва
В данной статье приводится решение задачи построения оптимальной траектории облета сельскохозяйственного поля несколькими беспилотными летательными аппаратами (БПЛА). Алгоритм формирования траектории является более экономичным по сравнению с простыми алгоритмами, где осуществляется прямолинейное движение от одного конца поля к другому с некоторыми отступами. Для проверки работы алгоритма был разработан дополнительный модуль, где была экспериментально показана адекватность работы предлагаемого алгоритма на трехмерной модели реального поля.
Библиографическая ссылка
Р.Р. Галин, Г.К. Тевяшов Планирование оптимальной траектории облета сельскохозяйственного поля группой БПЛА // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2022, С. 147-149
Контакты
 |
|
Роман Мещеряков, председатель организационного комитета, главный научный сотрудник Института проблем управления Российской академии наук.
|
 |
|
Ринат Галин, научный сотрудник Института проблем управления Российской академии наук.
+7-995-797-2772
|
|
|
|
Константин Яковлев, председатель программного комитета, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук.
|
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
