Использование поведенческих моделей для исследования социумов роботов
Читать статью полностью
Использование поведенческих моделей для исследования социумов роботов(428,99 KB)Аннотация
Обсуждаются задачи управления действиями самоорганизующихся групп роботов в условиях деструктивного влияния внешней среды. Показано, что наибольший интерес вызывают подходы, основанные на использовании в робототехнике механизмов управления социумами живых организмов и парадигме «интеллекта поведения». Сформулирована постановка задачи выбора оптимального плана группой (роем) роботов при влиянии дестабилизирующих факторов. Проведена аналогия между социальными группами живых существ и социумами роботов, которая позволила ввести новый термин для групповой робототехники – роботология.
Action management tasks are discussed self-organizing groups of robots under conditions destructive influence of the external environment. Shown that the most interesting approaches based on use in robotics mechanisms for managing the societies of living organisms and the paradigm of "intelligence of behavior". The formulation of the problem of choice is formulated optimal plan by a group (swarm) of robots with influence of destabilizing factors. Carried out analogy between social groups living creatures and societies of robots, which allowed introduce a new term for group robotics - robotology.
Ключевые слова:
роботология – robotology; групповая робототехника – group robotics; поведенческие модели – behavioral models; доверие – the trust; репутация – reputation; мнение – opinion; управление социумом – social management; дестабилизирующие факторы – destabilizing factors.
Список литературы
1. Sailor, M. J. Smart dust: nanostructured devices in a grain of sand / M.J. Sailor, J R. Link // Chemical Communications. – 2005. – Vol. 11. – P. 1375–1383.
2. Trianni, V. Fundamental collective behaviors in swarm robotics / V. Trianni, A. Campo // Springer Handbook of Computational Intelligence. – 2015. – P. 1377–1394.
3. Navarro, I. An Introduction to Swarm Robotics / I. Navarro, F. Matia // ISRN Robotics. Article ID 608164. – 2013. – Vol. 2013. – P. 1–10.
4. Yogeswaran, M. Swarm Robotics: An Extensive Research Review / M. Yogeswaran, S.G. Ponnambalam // Advanced Knowledge Application in Practice / ed. by I. Fuerstner. – IntechOpen, 2010. – P. 259–278.
5. Swarm robotics: a review from the swarm engineering perspective / M. Brambilla, E. Ferrante, M. Birattari, M. Dorigo // Swarm Intelligence. – 2013. – Vol. 7. – P. 1–41.
6. Зикратов, И. А. Мультиагентное планирование проезда перекрестка дорог беспилотными транспортными средствами / И.А. Зикратов, И.И. Викснин, Т.В. Зикратова // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2016. – Т. 16, № 5. – С. 839–849.
7. Зикратова, Т. В. Метод группового управления в мультиагентных робототехнических системах в условиях воздействия дестабилизирующих факторов / Т.В. Зикратова // Труды учебных заведений связи. – 2021. – Т. 7, № 3. – С. 92–100.
8. Higgins, F. Threats to the Swarm: Security Considerations for Swarm Robotics / F. Higgins, A. Tomlinson, K.M. Martin // International Journal on Advances in Security. – 2009. – Vol. 2, No. 2&3. – P. 288–297.
9. Xudong, G. POM-a mobile agent security model against malicious hosts / G. Xudong, Ya. Yiling, Y. Yinyuan // Proceedings of High Performance Computing in the Asia- Pacific Region. – 2000. – Vol. 2. – P. 1165–1166.
10. Securing swarm intellect robots with a police office model / I.A. Zikratov, I.S. Lebedev, E.V. Kuzmich, A.V. Gurtov // IEEE 8th International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT 2014: Conference Proceedings. – 2014. – P. 1–5.
11. Page, J. A Buddy model of security for mobile agent communities operating in pervasive scenarios / J. Page, A. Zaslavsky, M. Indrawan // Proceeding of the 2nd ACM Intl. Workshop on Australian Information Security & Data Mining. – 2004. – Vol. 32. – P. 17–25.
12. Strobel, V. Managing Byzantine Robots via Blockchain Technology in a Swarm Robotics Collective Decision Making Scenario: Robotics track / V. Strobel, E.C. Ferrer, M. Dorigo // International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. – 2018. – Vol. 1. – P. 541–549.
13. Strobel, V. Blockchain Technology Secures Robot Swarms: A Comparison of Consensus Protocols and Their Resilience to Byzantine Robots / V. Strobel, E. Castelló Ferrer, M. Dorigo // Frontiers in Robotics and AI. – 2020. – Vol. 7. – P. 54.
14. Consensus-based Distributed Intrusion Detection for Multi-Robot Systems / A. Fagiolini, M. Pellinacci, G. Valenti [et al.] // 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2008, May 19-23 2008 (Pasadena, California, USA). – 2008. – P. 120–127.
15. Городецкий, В. И. Поведенческие модели киберфизических систем и групповое управление: основные понятия / В.И. Городецкий // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2019. – № 1 (203). – С. 144–162.
16. Карпов, В. Э. Социальные сообщества роботов: от реактивных к когнитивным агентам / В.Э. Карпов // Мягкие измерения и вычисления. – 2019. – № 2 (15). – С. 61–78.
17. Buchegger, S. Performance Analysis of the CONFIDANT Protocol: Cooperation Of NodesFairness In Dynamic Ad-hoc NeTworks / S. Buchegger, J. Le Boudec // Proceedings of IEEE/ACM Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing (MobiHOC). – 2002. – P. 226–236.
18. Buchegger, S. A Robust Reputation System for Mobile Ad-hoc Networks / S. Buchegger, J.Le Boudec // Proceedings of P2PEcon, June, 2004.– No. Rep-Work.