Ускоренный протокол локального голосования для группы роботов с одним пультом дистанционного управления
Ключевые слова:
кооперативное управление, адаптивное управление, робототехникаАннотация
Управление группой роботов с помощью одного пульта дистанционного управления является актуальной и сложной задачей, особенно в условиях нестабильной связи, когда часть роботов может временно терять управляющий сигнал, что требует разработки надёжных децентрализованных механизмов для поддержания строя. В данной работе предложена и апробирована полуцентрализованная система управления, позволяющая оператору координировать группу роботов как единое целое. Система объединяет централизованные команды от базовой станции с децентрализованной коррекцией положения на основе протокола ESP-NOW. Для сравнения эффективности в задаче поддержания жёсткой формации были применены протокол локального голосования (LVP) и его ускоренная версия (ALVP). Их эффективность оценивалась в среде моделирования на группе из четырёх дронов в ходе экспериментов, включавших резкие манёвры (повороты на 50° и 75°) и имитацию значительных потерь пакетов данных (50% и 80%). Результаты показали, что ALVP продемонстрировал значительные преимущества по сравнению со стандартным LVP: более высокую скорость восстановления формации, меньшую среднюю ошибку позиционирования и большую устойчивость. В частности, при выполнении серии из 20 полётов с поворотом на 50°, ALVP успешно сохранил строй в 17 случаях против 3 у LVP, а также показал лучшую робастность в условиях потерь пакетов. Таким образом, предложенный полуцентрализованный подход с использованием протокола ALVP является эффективным и надёжным решением для управления строем группы роботов. Дальнейшие исследования будут направлены на проведение натурных экспериментов и интеграцию механизмов обхода препятствий.
Литература
2. Amala Arokia Nathan R.J., Kurmi I., Bimber O. Drone swarm strategy for the detection and tracking of occluded targets in complex environments // Communications Engineering. 2023. vol. 2. DOI: 10.1038/s44172-023-00104-0.
3. Do H.T., Hua H.T., Nguyen M.T., Nguyen C.V., Nguyen H.T.T., Nguyen H.T., Nguyen N.T.T. Formation control algorithms for multiple-UAVs: a comprehensive survey // EAI Endorsed Trans. Ind. Networks Intell. Syst. 2021. vol. 8. no. 27.
4. Ren W. Consensus based formation control strategies for multi-vehicle systems // Proceedings of the American Control Conference. IEEE, 2006. pp. 6.
5. Amelin K., Amelina N., Granichin O., Granichina O., Andrievsky B. Randomized algorithm for UAVs group flight optimization // IFAC Proceedings Volumes. 2013. vol. 46. no. 11. pp. 205–208.
6. Amelina N., Fradkov A., Amelin K. Approximate consensus in multi-agent stochastic systems with switched topology and noise // IEEE International Conference on Control Applications (CCA). 2012. pp. 445–450.
7. Erofeeva V., Granichin O., Volodina E. Accelerated decentralized load balancing in multi-agent networks // IEEE Access. 2024. vol. 12.
8. Vergados D.J., Amelina N., Jiang Y., Kralevska K., Granichin O. Toward optimal distributed node scheduling in a multihop wireless network through local voting // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2017. vol. 17. no. 1. pp. 400–414.
9. Амелин К.С., Амелина Н.О., Граничин О.Н., Сергеев С.Ф. Децентрализованное групповое управление роем автономных роботов без маршрутизации данных // Робототехника и техническая кибернетика. 2021. Т. 9. № 1. С. 42.
10. Amelina N., Fradkov A., Jiang Y. Vergados D.J. Approximate consensus in stochastic networks with application to load balancing // IEEE Transactions on Information Theory. 2015. vol. 61. no. 4. pp. 1739–1752.
11. Olfati-Saber R., Murray R.M. Consensus problems in networks of agents with switching topology and time-delays // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. vol. 49. no. 9. pp. 1520–1533.
12. Nesterov Y. Lectures on convex optimization. Berlin: Springer, 2018. vol. 137. 589 p.
13. Kovalev D., Borodich E., Gasnikov A., Feoktistov D.. Lower bounds and optimal algorithms for non-smooth convex decentralized optimization over time-varying networks. arXiv preprint arXiv:2405.18031. 2024.
14. Chen X., Huang L., Ding K., Dey S., Shi L. Privacy-preserving push-sum average consensus via state decomposition // IEEE Transactions on Automatic Control. 2023. vol. 68. no. 12. pp. 7974–7981.
15. Zhou Y., Cheng Y., Xu L., Chen E. Adaptive weighting push-SUM for decentralized optimization with statistical diversity // IEEE Transactions on Control of Network Systems. 2025. DOI: 10.1109/TCNS.2025.3566329.
16. Kenyeres M., Kenyeres J., Skorpil V. The analysis of the push-sum protocol in various distributed systems // European Scientific Journal. 2016. vol. 12. no. 12. DOI: 10.19044/esj.2016.v12n12p64.
17. Nedic A., Olshevsky A. Distributed optimization over time-varying directed graphs // IEEE Transactions on Automatic Control. 2014. vol. 60. no. 3. pp. 601–615. DOI: 10.1109/TAC.2014.2364096.
18. Mayne D.Q., Rawlings J.B., Diehl M.M. Model predictive control theory and design // Nob Hill Pub, Llc. 1999.
19. Kalman R.E. Contributions to the theory of optimal control // Bol. soc. mat. mexicana. 1960. vol. 5. no. 2. pp. 102–119.
20. Cohen A., Hasidim A., Koren T., Lazic N., Mansour Y., Talwar K. Online linear quadratic control // International Conference on Machine Learning. PMLR, 2018. vol. 80. pp. 1029–1038.
21. Goel G., Wierman A. An online algorithm for smoothed regression and LQR control // The 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. PMLR, 2019. vol. 89. pp. 2504–2513.
22. The Dronecode Foundation. MAVLink. URL: https://mavlink.io/en (дата обращения: 25.06.2025).
23. M. Oborne and ArduPilot Dev Team. Mission planner. URL: https://ardupilot.org/planner (дата обращения: 25.06.2025).
24. ArduPilot Dev Team. (2024) ArduPilot. URL: https://ardupilot.org (дата обращения: 25.06.2025).
25. Espressif Systems. ESP32 Wi-Fi and Bluetooth SoC. URL: https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32 (дата обращения: 25.06.2025).
26. Espressif Systems. ESP-NOW wireless communication protocol. URL: https://www.espressif.com/en/solutions/low-power-solutions/esp-now (дата обращения: 25.06.2025).
27. Arkhipov I. MartOS. URL: https://github.com/IvanArkhipov1999/Martos (дата обращения: 25.06.2025).
28. Erofeeva V., Granichin O., Uzhva D. Meso-scale coalitional control in large-scale networks // Automatica. 2025. vol. 177.
29. Erofeeva, V., Granichin, O., Pankov, V., Volkovich, Z. Communication-efficient decentralized clustering for dynamical multi-agent systems // PlosOne. 2025.
30. Kiselev V. Swarm simulator. URL: https://github.com/CroccoRush/swarm-simulator (дата обращения: 25.06.2025).
31. Amelin K., Granichin O., Sergeenko A., Volkovich Z.V. Emergent intelligence via self-organization in a group of robotic devices // Mathematics. 2021. vol. 9. no. 12. pp. 1314. DOI: 10.3390/math9121314.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Иван Сергеевич Архипов, Виктория Александровна Ерофеева, Олег Николаевич Граничин, Владимир Александрович Киселев, Андрей Олегович Чернов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).