Аннотация

Рассматриваются принципы распределенного управления группировкой космических аппаратов дистанционного зондирования Земли в реальном масштабе времени. Для исследования методов коллективного управления подвижными объектами в группировке разработана интеллектуальная система, построенная на основе мультиагентных технологий и онтологий с использованием метода согласованного взаимодействия подвижных агентов, в котором задачи и роли каждого спутника в группе могут адаптивно изменяться в зависимости от ситуации. Для описания знаний, используемых агентами при решении задач, используется онтологический подход.

Приводятся результаты экспериментальных исследований моделей групповых операций малых космических аппаратов, показывающие преимущества разработанного подхода.

Ключевые слова:

Мультиагентные технологии, кластер малоразмерных космических аппаратов, интеллектуальная система управления группировкой спутников, распределенное управление, взаимодействие между спутниками.

Задача дистанционного зондирования Земли. Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) означает получение информации о состоянии земной поверхности по измеренным на расстоянии, без непосредственного контакта датчиков с поверхностью, характеристикам электромагнитного излучения. Датчики могут быть установлены на космических аппаратах, самолетах и других носителях. Диапазон измеряемых электромагнитных волн – от долей микрометра (видимое оптическое излучение) до метров (радиоволны). Методы ДЗЗ могут быть пассивные – использующие естественное отраженное или вторичное тепловое излучение объектов на поверхности Земли, обусловленное солнечной радиацией, и активные – использующие вынужденное излучение объектов, инициированное искусственным источником направленного действия. Сама возможность идентификации и классификации объектов по информации ДЗЗ основывается на том, что объекты разных типов – горные породы, почвы, вода, растительность и т. д. – по-разному отражают и поглощают электромагнитное излучение в том или ином диапазоне длин волн. Задачи дистанционного зондирования Земли возникают в широком спектре областей: мониторинг окружающей среды, поиск движущихся объектов, контроль состояния технических объектов и сооружений, наблюдение за объектами в околоземном пространстве и т. п.

К недостаткам ДЗЗ, выполняемого одиночными крупногабаритными космическими аппаратами (КА), относятся: дороговизна производства крупногабаритных космических аппаратов, необходимость одномоментных крупных вложений, недостаточная точность изображения, длительный анализ изображений, ограниченные условия передачи информации, централизованное управление с Земли.

Современной тенденцией является использование для решения задач ДЗЗ группировок малоразмерных космических аппаратов (МКА), оснащенных аппаратурой различного назначения, например, видимого, инфракрасного или радиационного спектра. Возможно создание группировок МКА двух типов:

• систем МКА с равномерным распределением их в различных орбитальных плоскостях и в пределах каждой плоскости;
• группировок, которые формируются в некоторой локальной области космического пространства, с поддержкой требуемых межспутниковых расстояний и требуемой относительной ориентации.

Интеллектуальная система распределенного управления группировкой МКА ДЗЗ. .

Для создания интеллектуальной системы (ИС) распределенного управления группировкой МКА ДЗЗ используются мультиагентная технология и технология представления знаний (онтологий), которые позволяют щие создавать самоорганизующиеся команды взаимодействующих интеллектуальных объектов, самостоятельно принимающих решения и способных их согласовывать их друг с другом и координировать.

В основе мультиагентной технологии лежит понятие «агента» – программныйого объекта, способныйого воспринимать ситуацию, принимать решения и взаимодействовать коммуницировать с себе подобными, динамически устанавливая взаимные динамические связи между собой [1–8]. Для описания знаний, используемых агентами при решении задач, используется онтологический подход. Онтология – это формализованные концептуальные знания о предметной области, представленные в форме, допускающей компьютерную обработку и используемые при принятии решений [9]. Знания о предметной области отделяются от программного кода системы и хранятся в онтологии, представляющей собой сеть понятий и отношений, описывающих фрагменты окружающего мира [10].

Распределенная космическая система дистанционного зондирования Земли рассматривается как гетерогенная мультиагентная система, в которой агентами являются одиночные космические аппараты ДЗЗ, КА-ретрансляторы, наземные центры обработки данных (ЦОД) и объекты зондирования (ОЗ).

Мультиагентная технология распределенного управления группировкой МКА ДЗЗ основана на использовании метода согласованного взаимодействия коллектива подвижных агентов, в котором спутники динамически формируют команду, распределяют между собой поставленную задачу и решают ее по частям в зависимости от своей позиции и возможностей имеющегося на борту оборудования (рис. 1):

Рис. 1. Алгоритм метода мультиагентного поиска при решении задачи ДЗЗ

1. Пусть имеется группировка спутников, обладающих определенными свойствами и оснащенных соответствующей аппаратурой, причем новые спутники могут пополнять группировку динамически и находиться на своих орбитах в заданный момент времени в позициях, заранее не известных для центру а обработки данных.

2. В произвольный момент времени ЦОД (показан значком локатора) специфицирует и передает задачу на поиск целевого объекта (показан значком домика) всем видимым ему спутникам (рис. 1 – 1), причем задачи могут быть заранее не известны спутникам заранее и могут потребовать кооперации действий нескольких спутников. Регион поиска разбивается на квадраты.

3. Спутники перемещаются по орбитам, имеющим различные характеристики. Если спутник не «видит» цель, то он работает как ретранслятор, передавая сигналы соседним видимым ему спутникам. Так как спутник, получивший запрос, оказался далеко от района цели, он передает запрос наиболее близкому к цели спутнику, который находится в зоне его радиодоступности. Процесс передачи запроса продолжается до тех пор, пока какой-либо спутник не окажется над целью (рис. 1 – 2). Среди нескольких подходящих спутников, которые способных обнаружить цель, выбирается тот, который раньше других пройдет над целью, или тот, который имеет большее разрешение аппаратуры, − что решается в ходе выбор делается путем переговоров в команде спутников, видящих заданный квадрат.

4. Если спутник, получающий задание чу, имеет соответствующую для распознавания аппаратуру, он сообщает другим спутникам о том, что берется за выполнение поставленнойэтой задачи. В течение интервала времени, когда спутник, двигаясь по орбите, проходит над целью, он выполняет задачу идентификации цели, исследуя целевой объект в своем спектре. Если он ничего не успел обнаружить цель до того, как она перед тем, как цель вышла из его зоны видимости, он передает запрос другому спутнику, только заходящему на цель. Процесс продолжается до тех пор, пока какой-либо спутник не обнаружит объект, подходящий под описание, выданное ЦОДом, в своем диапазоне длин волн. Назовем такой спутник инициатором (рис. 1 – 3).

5. Спутник-инициатор параллельно передает запрос на исследование цели спутникам, работающим в других диапазонах длин волн (рис. 1 –4).

6. Спутники этих диапазонов проверяют объект по координатам, переданным спутником-инициатором (рис. 1 – 5).

7. Спутники отправляют результаты исследования спутнику-инициатору напрямую или через сеть других спутников (рис. 1 – 6).

8. Если результат исследования положительный, спутник-инициатор отправляет сообщение с результатом в ЦОД через сеть спутников. Затем спутник-инициатор продолжает поиск в зоне цели других объектов, подходящих под описание, заданное ЦОДом (рис. 1 – 7).

9. Сканирование заканчивается либо по сигналу из ЦОДа, либо когда все квадраты будут исследованы спутниками с аппаратурой, работающей действующей во всех диапазонах длин волн.

К настоящему времени Рразработаны и реализованы модели конструкций агентов и протоколов взаимодействий для согласованного коллективного управления интеллектуальными подвижными объектами. Основными компонентами архитектуры и технологической платформы ИС коллективного управления подвижными объектами являются модули создания онтологий и сцен, а также модуль динамического планирования, формирующий план обработки потока входных событий (заявкиок на обнаружение целей, выходов из строя оборудования и пр.) и осуществляющий динамическое адаптивное изменение созданного плана.

На рисунке. 2 показано окно редактора онтологии ИС. Онтология предназначена для описания знаний, используемых агентами при решении сложных задач управления группировкой подвижных объектов. В онтологии описываются основные составляющие системы слежения (объект, который должен быть обнаружен, регион слежения, центр обработки данных, спутники, орбиты, по которым перемещаются спутники) в виде взаимосвязанных концептов, атрибуты, описывающие эти концепты, и основные взаимозависимости между концептами. Все эти знания используются агентами в процессе переговоров [11].

В левой части экрана представлена иерархия понятий предметной области в виде дерева концептов. Классы концептов организованы в иерархию на принципах наследования. Концепт характеризуется свойствами (атрибутами). В правой части экрана онтология представлена в виде семантической сети, где узлы отображают концепты, а ребра – отношения между концептами. Редактор онтологии выполняет следующие функции:

• добавление/удаление, редактирование концептов, атрибутов, отношений;

• добавление/удаление, редактирование правил распознавания целей, правил принятия решений о передаче управления и т.п.;

• навигацию по семантической сети онтологии с различным уровнем детализации представления.

Рис. 2. Окно редактора онтологии ИС

На основании онтологического описания объекта зондирования спутник, получивший запрос на исследование цели, выделяет концепты, соответствующие его спектру видимости, выполняет зондирование в своем диапазоне и отправляет запросы на исследование спутникам, которые принадлежат кластерам других типов зондирования, если это необходимо. Сравнивая несколько онтологических описаний ОЗ, спутник может обнаруживать изменение состояния объекта.

На рисунке. 3 показан основной экран системы динамического планирования (моделирования). Система моделирования предназначена для создания и редактирования сцен на основе онтологии, а также для моделирования процесса слежения за целью с использованием заданной сцены.

В верхней части экрана расположено программное меню. В правом верхнем поле экрана находится настраиваемая 3D-сцена, отображающая группировку спутников, их перемещения, процесс слежения за целью, перемещение видимой цели, передаваемые сообщения, тип кластера, в который входит спутник. Цель – область на Земле, за которой должен следить рой спутников. В левом верхнем поле экрана расположена настраиваемая карта местности. Она содержит характеристики цели, за которой следят спутники. Задача группировки спутников −— обнаружить заданный в онтологии объект и передать информацию в ЦОД. В нижней правой части экрана расположена панель графиков, которая предназначена ная для отображения циклограммы, отражающей содержащей периоды, когда цель находится или под наблюдением или без наблюдения, а также графика исследований, характеризующего отображающего период от обнаружения ОЗ до его полного исследования в различных диапазонах. В нижней левой части экрана находятся панели настроек моделирования.

На основании метода согласованных взаимодействий предложен кластерный подход к созданию группировки, в которую включаются спутники различных спектров наблюдения [12−-14]. Вся имеющаяся группировка МКА может быть разбита на кластеры различных видов в соответствии с решаемой задачей, например:

• кластер, объединяющий МКА одного типа зондирования, расположенные таким образом, чтобы в сумме покрывать наибольшую площадь поверхности Земли, но при этом сохранять взаимную видимость для коммуникации;

• кластер, объединяющий МКА разных типов зондирования, расположенные максимально близко друг к другу.

Каждому спутнику известны орбитальные параметры всех спутников из кластера, в который он включен. Каждый спутник может входить в один или большееее число кластеров.

Каждому спутнику поставлен в соответствие пул задач, то есть один спутник одновременно может работать с несколькими целями. В пуле содержится информация о заданиях, полученных спутником от ЦОДа или от спутников-инициаторов. В процессе перемещения по орбите спутник способен просматривать имеющийся пул задач и приступать к исследованию ближайшей цели.

Спутники могут участвовать в переговорах между собой и ЦОДом. При этом различаются переговоры с точки зрения управления и с целью передачи информации. Для обеспечения коммуникации между спутниками при отсутствии у них взаимной прямой видимости используются ретрансляторы — специальные коммуникационные спутники, расположенные на геостационарной орбите.

Экспериментальные исследования методов взаимодействия МКА ДЗЗ. Рассмотрим пример сценария проведения экспериментов ИС. Используем следующую модель группировки спутников. Пусть в ДЗЗ участвуют 32 МКА и три спутника-ретранслятора, находящиеся на геостационарной орбите. МКА размещаются по 8восемь единиц по четырем орбитам, расположенным перпендикулярно экваториальной плоскости, и повернутым относительно друг друга на 90 градусов. По первой орбите перемещаются спутники кластера радиотехнического зондирования, по второй орбите −— спутники кластера видового зондирования, по третьей орбите −— спутники кластера радиолокационного зондирования, по четвертой орбите −— спутники разных типов.

Рассмотрим задачу изучения исследования эффективности использования переговоров между спутниками при планировании задач ДЗЗ. Задача состоит в исследовании нескольких близкорасположенных целей, число которых в разных сериях экспериментов изменяется от 1 до 6. Во всех испытаниях максимальное число одновременно исследуемых спутником целей равно двум.

В ходе эксперимента было проведено 2 группы по 30 испытаний.:

1. пПри получении трех и более целей спутник пытается передать их другому МКА, то есть после первоначального централизованного распределения проводится перепланирование, осуществляемое посредством переговоров между спутниками.;

2. пПри получении трех и более целей спутник откладывает их изучениевыполнение до того, как будут ет выполнено исследованы ие уже имеющиехся целией, то есть выполняется резервирование без переговоров.

Множество испытаний дополнительно разбивается на 6 серий, различающихся по количеству имеющихся на сцене целей. В таблице. 1 приведены полученные в ходе эксперимента значения времени (в часах модельного времени), затраченного на исследование всех целей. Для каждой серии испытаний приведены значения среднего арифметического и среднеквадратического отклонения σ времени исследования целей.

Графическое представление результатов эксперимента (среднее арифметическое значение выборок) при использовании перепланирования и резервирования показано на рисунке. 4.

На основании результатов эксперимента можно сделать следующие выводы.:

1. При наличии только одной или двух целей ограничение на максимальное число исследуемых спутником целей не задействовано (является неактивным). Поэтому в этом случае результаты испытаний в этом случае при перепланировании и резервировании совпадают.

2. Наилучший эффект от применения перепланирования (экономия времени 16.2 часа) достигается при 4 целях на сцене. В такой ситуации этом случае удается найти еще свободные спутники, обеспечивающие достаточно продолжительную видимость цели. При дальнейшем увеличении количества целей на сцене и сохранении ограничения на максимальное число исследуемых спутником целей, равноеым двум, поиск свободных спутников затрудняется и чаще всего приводит к отрицательному результату.

3. Использование перепланирования позволяет существенно снизить среднеквадратическое отклонение величины времени, затраченного на исследование целей. При этом общее время выполнения задач ДЗЗ становится более определенным и лучше прогнозируемым.

Эффект от применения перепланирования, выраженный в количестве целей, исследованных за один и тот же интервал времени, показан на рисунке. 5. Гистограмма .показывает, что за один и тот же интервал времени группировка МКА при перепланировании может исследовать большее число целей, чем при резервировании.

Рис. 5. Гистограмма количества исследованных целей

С использованием интеллектуальной системы управления группировкой МКА ДЗЗ выполнены также следующие экспериментальные исследования:

• построение цепочки МКА, обеспечивающей максимально продолжительное покрытие-крытие интервала исследования ОЗ;

• одновременное зондирование группы объектов различными МКА, распределение задач между спутниками;

• сравнение продолжительности исследования ОЗ при передаче информации с помощью ретрансляторов и через ЦОД;

• сравнение энергозатрат группировки спутников при различных способах коммуникаций;

• оценка продолжительности исследования ОЗ в условиях выхода ряда МКА из состава группировки в процессе зондирования.

Заключение. В статье развивается подход, основанный на применении мультиагентных технологий, предложенный авторами в работах [6−-8, 11−-14], согласно которому впервые задача управления поведением подвижных объектов решается путем создания самоорганизующейся команды интеллектуальных агентов, способных как индивидуально планировать свое поведение в реальном времени, так и работать в группе, обеспечивая согласованность принимаемых решений. Результаты экспериментальных исследований моделей групповых операций малых космических аппаратов подтвердили преимущества разработанного подхода к решению задач ДЗЗ по сравнению с использованием одиночных крупногабаритных КА.

Литература

1. Wooldridge M. Intelligent agents: the key concepts // Multi-agent systems and applications (ACAI 2001). Springer Verlag, 2002. P. 3 – 43.

2. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы // Новости искусственного интеллекта. № 2, 1998. № 2. С. 64 – 116.

3. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 353 с.

4. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Материалы семинара «Проблемы искусственного интеллекта». М.: ИПУ РАН, 1999.

5. Скобелев П.О. Теоретические основы создания открытых МАС для оаспитантв А. В. Решение задач дистанционного зондирования Земли с применением мультиагентных технологий // Вестник Самарского государственного технического университета., сСерия «Технические науки». №7 (28), 2010. № 7 (28). С. 47 – 54.

7. Скобелев П.О., Соллогуб А.В., Иващенко А.В., Симонова Е.В., Степанов М.Е, Царев А.В. Мультиагентная система для исследования методов взаимодействия космических аппаратов дистанционного зондирования Земли // Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010). Труды Международной конференции с элементами научной школы для молодежи. Самара: СГАУ, 2010. С. 226 – 230.

8. Соллогуб А. В., Симонова Е. В., Степанов М. Е. Применение мультиагентной системы коллективного управления группировкой малоразмерных космических аппаратов при решении задач дистанционного зондирования Земли // Материалы международной научно-практической конференции «Управление большими системами-2011». Т. 3. М.: ИПУ РАН. Т.3, 2011. С. 259 – 262.

9. Gruber Т. R. Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing // International Journal of Human and Computer Studies. 2005. № 43(5/6), 2005. P. 907 – 928.

10. Скобелев П.О. Онтология деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени // Онтология проектирования. 2012. № 1(3), 2012. С. 6 – 38.

11. Скобелев П. О., Соллогуб А. В., Иващенко А. В., Симонова Е. В., Степанов М. Е., Царев А. В. Мультиагентные технологии в задачах дистанционного зондирования Земли // Труды XIII Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара: СНЦ РАН, 2011. С. 426 – 434.

12. Соллогуб А. В., Скобелев П. О., Симонова Е. В., Царев А. В., Степанов М. Е. Модели сетецентрических задач планирования и управления групповыми операциями кластера малоразмерных космических аппаратов при решении задач дистанционного зондирования Земли. // Информационно-управляющие системы. 2012. № 1(56), 2012. С. 34 – 38.

13. Соллогуб А. В. Скобелев П. О., Симонова Е. В., Степанов М.Е., Царев А. В. Проблемы автономного согласованного межспутникового взаимодействия в гетерогенных мультиагентных системах МКА ДЗЗ // Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 4, 2012. С. 65 – 70.

14. Соллогуб А. В. Скобелев П. О., Симонова Е. В., Степанов М.Е., Царев А. В., Жиляев А.А. Оценка эффективности кластера малых космических аппаратов дистанционного зондирования Земли // Информационно-управляющие системы. 2012. № 5(60), 2012. С. 24 – 28.

________________________________________

Соллогуб Анатолий Владимирович - профессор, главный научный сотрудник ФГУП ГНП РКЦ "ЦСКБ Прогресс"

Скобелев Петр Олегович - профессор кафедры инженерии знаний Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ)

Симонова Елена Витальевна - доцент кафедры информационных систем и технологий Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королева

Царев Александр Вячеславович - аспирант Института проблем управления сложными системами РАН, генеральный директор ООО "НПК "Разумные решения"

Степанов Максим Евгеньевич - студент факутета информатики Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королева, разработчик ООО "НПК "Разумные решения"