А. А. Жданов – д.ф.-м.н., профессор, гл. науч. сотрудник, отдел научной подготовки проектов, Институт точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева Российской академии наук; профессор, базовая кафедра ЭВМ, факультет радиотехники и кибернетики, Московский физико-технический институт

E-mail: a.zhdanov@mail.ru

В. М. Лазарев – д.т.н., профессор, руководитель управления, АО «Системы управления» (Москва)

E-mail: lazarev@oaosu.ru

Р. Э. Пешенко – генеральный директор, научно-внедренческая компания АО «Интеллект» (Москва)

E-mail: romanstep66@gmail.com

Постановка проблемы. Современное состояние теории управления робототехническими комплексами в подавляющем большинстве случаев все еще строится на традиционных неадаптивных методах управления, которые либо состоят из детерминированных алгоритмов, либо требуют обучения по обучающим выборкам. Однако условия использования таких роботов требуют их обучения и переобучения непосредственно в процессе управления. Систем управления с такими свойствами сейчас или нет, или они очень редки.

Цель. Проанализировать механизмы централизованного и децентрализованного управления группировкой робототехнических комплексов.

Результаты. Показаны подходы к построению систем управления для робототехнических комплексов, их достоинства и недостатки. Обоснована необходимость применения адаптивных систем управления и отмечены их возможности преодоления указанных недостатков. Рассмотрены методы адаптивного управления, которые могут быть применены в описанных случаях.

Практическая значимость. Изложенные технологии построения систем адаптивного управления могут широко применяться в робототехнических комплексах для управления на разных уровнях, включая групповое управление.

Жданов А.А., Лазарев В.М., Пешенко Р.Э. Механизмы централизованного и децентрализованного управления группировкой робототехнических комплексов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2020. Т. 22. № 4. С. 28–37. DOI: 10.18127/j19998554-202004-05.

1. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. Изд. 2-е. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2009.
2. Каляев И.А. Стратегии группового управления // Доклады РАН. 2014.
3. Каляев И.А., Капустян С.Г., Гайдук А.Р. Самоорганизующиеся распределенные системы управления группами интеллектуальных роботов, построенных на основе сетевой модели // Управление большими системами. 2010. № 30-1. С. 605–639.
4. Дубин А.Е., Лазарев В.М., Свиридов В.В. Автономные транспортные системы и мобильные роботизированные платформы. Серпухов: Филиал Военной академии им. Петра Великого. 2019.
5. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Оценивание и управление в сложных динамических системах. М.: Физматлит. 2009.
6. Шеремет И.Б., Рудианов Н.А., Рябов А.В., Хрущев B.C., Комченков В.И. Обоснование семейства боевых и обеспечивающих роботов для боя в городе // Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. № 3 (128). С. 37–41.
7. Пупков К.А. Современные методы, модели и алгоритмы интеллектуальных систем. Учеб. пособие. М.: РУДН. 2008.