CC BY
21
DOI: 10.37614/2307-5252.2020.8.11.019 УДК 519.834; 519.87; 519.812
А.В. Смирнов, Н.Н. Тесля
Санкт-Петербург, СПИИРАН
ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ДЕЙСТВИЙ КОАЛИЦИИ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ УМНЫХ КОНТРАКТОВ*
Аннотация
В процессе достижения общей цели коалиция автономных роботов может столкнуться с развитием ситуации, требующим оперативного приятия решений для сохранения первоначально согласованного плана действий. В этом случае предложено применять механизмы адаптивного децентрализованного планирования, основанные на модели социо-инспирированной самоорганизации и реализуемые с помощью оригинального протокола переговоров между роботами. Переговоры осуществляются посредством выполнения умных контрактов, осуществляющих обработку предложений роботов, их сохранение и распространение в распределенном реестре, реализуемом в среде HyperLedger Fabric.
Ключевые слова:
коалиция, планирование, умный контракт, самоорганизация, социо-инспирированность, распределенный реестр.
A.V. Smirnov, N.N. Teslya
Saint Petersburg, SPIIRAS
DECENTRALIZED ACTION PLANNING IN ROBOT COALITION USING SMART CONTRACTS
Abstract
During a common goal achieving, a coalition of autonomous robots may face a situation that requires prompt decision-making in order to maintain an initially agreed action plan. In this case, it is proposed to use adaptive decentralized planning mechanisms based on the model of socio-inspired self-organization and implemented using the original protocol of negotiations between robots. Negotiations are carried out through the execution of smart contracts that process robots' proposal The contracts are storing and distributing in a distributed ledger implemented with the HyperLedger Fabric platform.
Keywords:
coalition, planning, smart contract, socio-inspiration, self-organization, distributed ledger.
Развитие робототехники и систем искусственного интеллекта позволило создавать роботов с высоким уровнем автономности. При подключении роботов к информационной сети позволяет организовать совместную работу роботов. Существует множество моделей совместной работы роботов, такие как рои, стаи и коалиции, каждая из которых отличается свободой одного участника. В отличие от роботов в роях и стаях, где действия каждого участника ограничены строгими
* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 1729-07073.
правилами и действиями ближайших соседей, роботы в коалициях рассчитывают свои следующие шаги на основе общей цели, достигаемой в соответствии с текущим состоянием коалиции, и набора альтернатив, предусмотренных нормами коалиции. Есть много предметных областей, которые требуют использования коалиции роботов для решения сложных задач, включая промышленные киберфизические системы, точное земледелие, и дистанционное или локальное исследование космических объектов. Сложные задачи в каждой такой области приложений могут быть разбиты на несколько небольших простых задач (например, в точном земледелии задачу получения урожая можно разбить на сканирование рельефа, проверку состава почвы, выбор и посадка растений или посев семян в почву, полив), которые решаются одиночными роботами 1. Для формирования коалиции роботы предоставляют свои компетенции и выбирают задачи, которые они могут выполнять.
Роботы взаимодействуют через интеллектуальное киберфизическое пространство, созданное на основе концепции интеллектуального пространства (с использованием концепции «классной доски») и расширенном возможностями распределенного реестра и умных контрактов на базе технологии блокчейн 2. В пространстве обеспечивается возможность организации базового взаимодействия роботов в физическом и информационном (кибер) пространстве. Взаимодействие включает в себя индивидуальные и совместные манипуляции с физическими объектами, обмен информацией о текущем состоянии роботов и объектов для планирования дальнейших совместных действий во время формирования коалиции. Использование умных контрактов направлено на описание базовых взаимодействий между роботами в ходе формирования коалиции и распределения ресурсов. В результате анализа взаимодействия роботов при формировании коалиции и выполнении плана были определены следующие типы умных контрактов, требуемые для реализации в РР: а) контракты для распределения заданий между участниками коалиции; б) контракты для выделения запрошенного количества ресурса; в) контракты для контроля за выполнением задания; г) контракты для коррекции плана действий коалиции. Предложенные типы контрактов позволяют осуществлять автоматический контроль выполнения плана действий, определенного при формировании коалиции, и динамически корректировать его в случае отклонений.
Первоначальное формирование коалиции предусматривает централизованно-децентрализованное планирование решения сложной задачи с последующим распределением ролей, задач, ресурсов в коалиции и одновременным построением агрегированного плана взаимодействия роботов. Для решения общей задачи роботы самостоятельно или с привлечением координирующего центра формируют коалицию и составляют план действий таким образом, чтобы совокупная компетенция роботов в коалиции позволила им гарантированно решить общую задачу, и при этом имелась возможность динамического изменения состава коалиции и плана действия с учетом параметров развивающейся ситуации, влияющих на решение задачи 3.
В процессе реализации плана по решению общей задачи, коалиция роботов может столкнуться с развитием ситуации, требующим оперативного приятия решений для сохранения первоначально согласованного плана действий и адаптивного децентрализованного планирования для учета развивающейся ситуации. В этом случае применяется социо-инспирированная самоорганизация,
суть которой заключается в проведении переговоров между роботами, с целью корректировки плана действий с учетом контекста ситуации 4, 5. В отличие от био-инспирированных подходов, в которых взаимодействие основано на простых правилах, определяющих действия только с учетом состояния и действий соседних агентов, социальное взаимодействие предполагает участие всех агентов 4. Каждый робот в коалиции рассматривается как независимый интеллектуальный агент, обладающий рядом компетенций (доступным оборудованием и сценариями его использования), которые он может применить для ее достижения. Решение проблемы формирования коалиции основано на математической теории нечетких кооперативных игр и представлено в работе 2. Поскольку роботы действуют в динамической среде, была разработана онтологическая модель контекста для описания параметров развивающейся ситуации (Рис. 1).
Рис. 1. Онтологическая модель контекста для описания развивающейся ситуации
В онтологической модели контекста развивающейся ситуации определены основные концепты, которые должны присутствовать в онтологии.
Среди них выделяются три группы: описывающие текущую ситуацию; описывающие конструкцию и функции робота; описывающие требования и условия решения конкретных прикладных задач, поставленных перед заданной группировкой роботов. Данные концепты получены на основе анализа сценариев взаимодействия роботов, их конструкции и решаемых типовых задачи в областях медицины катастроф, точного земледелия и дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), однако онтология может быть использована и в других проблемных
областях. Для текущей ситуации концепты описывают физические параметры среды, локализацию всех роботов коалиции, положение и свойства объектов в области действия коалиции. Концепты онтологии для описания конструкции и функций робота предоставляют характеристики аппаратно-программных компонент робота (количество, типы, диапазоны измерений и текущие показания сенсоров, количество, типы, текущие положения моторов, состояние и текущий заряд аккумулятора, уровень запасов топлива (при наличии топливного бака), вычислительные мощности (частота процессора, объем оперативной памяти, хранилища данных, подключение к сетям передачи данных, сведения о характеристиках выбранных систем геопозиционирования) и программных компонент (установленные библиотеки, программные модули, платформы, управляющий код для аппаратного обеспечения, шаблоны выполнения действий), а также описание функций и возможных технологий, которые робот может выполнять, используя свое аппаратно-программное обеспечение. Концепты разработанной онтологии синхронизированы с онтологией, определенной стандартом 1872-2015 - IEEE Standard Ontologies for Robotics and Automation для обеспечения интероперабельности при расширении перечня предметных областей и состава участников коалиции 6.
Концепты онтологии, связанные с описанием задачи и требованиями к задаче, определяют типы задач, ресурсы, необходимые для их решения, требования к функциональному оснащению роботов, а также возможные способы разбиения задач, решаемых коалициями роботов, на подзадачи.
В процессе переговоров также учитывается онтологическое представление норм взаимодействия роботов внутри коалиции, описывающие базовые правила совместного решения задачи, среди которых можно выделить плотность расположения роботов в пространственной области решения задачи и логику замены участников коалиции при совпадении их характеристик. Плотность расположения участников коалиции является важной базовой нормой, поскольку от нее зависит насколько полно и эффективно будет решена общая задача. Например, в точном земледелии используются крупногабаритные роботы, что, с учетом фиксированных конечных размеров сельскохозяйственного поля, затрудняет совместное решение задачи и требует временной и пространственной синхронизации действий участников коалиции. В задачах ДЗЗ, наоборот, участники коалиции пренебрежимо малы в масштабах изучаемого объекта и для повышения точности требуется большее количество роботов, однако требуется учет и корректировка орбит для исключения столкновений, поскольку управляемость каждого робота ограничена.
Плотность расположения участников вычисляется по следующей формуле (1):
где х - функция-индикатор, отражающая принадлежность к множеству,
радиус окружности с центром в позиции робота г^.
Правила замены роботов определяют выбор конкретного исполнителя для задачи в случае совпадения их характеристик, требуемых для решения задачи (2). Данный тип норм поведения основан на анализе второстепенных параметров по отношению к задаче, влияющих, однако, на общую эффективность коалиции,
(1)
Г(, rj 6 R - роботы из множества роботов R, i,j = 1, m- количество роботов; -
например, текущий запас энергии или количество отработанных роботом часов (что влияет на износ оборудования и возможные потери от простоя во время ремонта).
Для описания правила замены роботов используется логическое выражения следующего вида (2):
ViVj (-F(n, К) Л -F(rj, К)) Л (зк: (/fe(r£) > fk(rj))) ^ F(ri, К),
где Ti, rj - роботы, K - коалиция, F(i"i,K) - функция принадлежности коалиции, fk (г¿) - значение ресурса к робота rt.
Переговоры осуществляются посредством выполнения умных контрактов, обрабатывающих предложения роботов, их сохранение и распространение в распределенном реестре, реализуемом на базе платформы HyperLedger Fabric 7. Выбор платформы определяется ее архитектурой, которая позволяет легко адаптировать структуру коалиции к структуре платформы (см. Рис. 2).
Соответствие участников
коалиции концептам Нурег1е<дег
О Взаимодействие через
киберфизическое пространство и распределенный реестр
Взаимодействие через умные контракты
Рис. 2. Взаимодействие членов коалиции через HyperLedger Fabric с поддержкой киберфизического пространства
Основными элементами архитектуры являются узлы, разделенные на три уровня: «Client», «Peer», «Orderer». Уровень Client соответствует роботам, основной задачей которых является отправка данных с датчиков или выполнение простых операций. Например, в точном земледелии такие роботы могут быть составной частью комбайнов, разведчиками или транспортными роботами. На верхнем уровне находятся устройства, которые собирают информацию и выполняют умные контракты - «Peer». Примером уровня Peer является блок управления комбайном. Их основная задача -собирать информацию с нижнего уровня, обрабатывать ее с помощью интеллектуальных контрактов и передавать на верхний уровень, на котором
информация будет распространяться и храниться. Самый высокий уровень - «Orderer». Его задача - хранить информацию в соответствующей цепочке блоков, чтобы обеспечить координацию и распределение нового блока между другими Orderer и соответствующими Peer'ами.
Умные контракты используются для инициирования нового раунда переговоров между роботами в случае выявления отклонения от плана выполнения задачи. Дополнительным преимуществом использования распределенного реестра является неизменяемость записей, позволяющая хранить шаги решения задачи для быстрого ознакомления новых участников коалиции с текущим статусом задачи и последующего анализа действий в случае критических нарушений плана.
Чтобы упростить использование протокола переговоров в распределенном реестре на основе HyperLedger Fabric, метод любого контракта должен вызываться с использованием базового умного контракта. Базовый контракт обеспечивает следующие функции взаимодействия между участниками коалиции:
1. Загрузка плана в формате XML. Включает в себя получение плана, его анализ, извлечение роботов, задач, связанных с роботами, порядок выполнения задачи и время выполнения каждой задачи, создание записей в распределенном реестре из извлеченных элементов. Каждая запись должна содержать одну задачу, которая связана с членом коалиции, ответственным за ее выполнение, и отметки времени начала и конца выполнения для каждой задачи.
2. Запуск выполнения задачи. Роботы в момент начала выполнения задачи, сохраняют момент времени начала выполнения в распределенном реестре, после чего контракт сверяет его с запланированным и запускает адаптивное децентрализованное планирование в случае сильного отклонения.
3. Завершение задания. Как и при запуске, в контракте предусмотрена функция получения уведомлений, проверки правильности исполнения и сохранения этого факта в распределенном реестре. В случае сильного отклонения от плана этот факт сохраняется в цепочке блоков, и другие члены коалиции получают уведомление об отклонении от плана через киберфизическое пространство.
Базовый смарт-контракт доступен через REST API, поэтому каждый робот может получить доступ к плану без прямого подключения к распределённому реестру, просто используя протокол HTTP.
Литература
1. Kardos C., Kovács A., Váncza J. Decomposition approach to optimal feature-based assembly planning // CIRP Ann. 2Q17. Т. 66. № 1. С. 417-42Q.
2. Smirnov A., Sheremetov L., Teslya N. Fuzzy Cooperative Games Usage in Smart Contracts for Dynamic Robot Coalition Formation: Approach and Use Case Description // ICEIS 2Q19 - Proceedings of the 21st International Conference on Enterprise Information Systems: SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2Q19. pp. 349-358.
3. Kalyaev A.I., Kalyaev I.A. Method of Multiagent Scheduling of Resources in Cloud Computing Environments // J. Comput. Syst. Sci. Int. 2Q16. - Т. 55. № 2. - С. 211-221.
4. Карпов В. Э. Социальные сообщества роботов / В.Э. Карпов, И.П. Карпова, A.A. Кулинич - М.: ЛЕНАНД, 2019. - 352 с.
5. Каляев И.А. Самоорганизующиеся распределенные системы управления группами интеллектуальных роботов, построенные на основе сетевой модели
/ И.А. Каляев, С.Г. Капустян, А.Р.Гайдук // Управление большими системами: сборник трудов. 2010. - Т. 30-1. - С. 605-639.
6. IEEE Robotics and Automation Society. IEEE Standard Ontologies for Robotics and Automation. 2015. 60 с.
7. Kashevnik A., Teslya N. Blockchain-Oriented Coalition Formation by CPS Resources: Ontological Approach and Case Study // Electronics. 2018. - Т. 7. № 5. - С. 16.
DOI: 10.37614/2307-5252.2020.8.11.020 УДК 004.9
А.Я. Фридман1, Б.А. Кулик2
1 Апатиты, Институт информатики и математического моделирования ФИЦ КНЦ РАН
2 Санкт-Петербург. Институт проблем машиноведения РАН
ВОЗМОЖНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ СЕТЕЦЕНТРИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ НА ОСНОВЕ ЗНАКОВЫХ ФОРМАЛИЗМОВ*
Аннотация
Показана возможность применения парадигмы знаковых формализмов при решении задач планирования и координации в сетецентрических системах гражданского назначения. Предложен подход к решению этих задач с помощью числовых оценок степени ситуационной осведомленности лиц, принимающих решения по управлению составными частями сетецентрической системы.
Ключевые слова:
знаковый формализм, задача планирования и координации, сетецентрическая система, числовая оценка ситуационной осведомленности.
A.Ya. Fridman1, B.A. Kulik2
1 Apatity, Institute for Informatics and Mathematical Modelling, KSC RAS
2 Saint Petersburg, Institute for Problems in Mechanical Engineering, RAS
OPPORTUNITIES FOR MANAGING NETCENTRIC SYSTEMS BASED ON SYMBOLIC FORMALISMS
Abstract
Some opportunities to apply the paradigm of symbolic formalisms for solving planning and coordination problems in netcentric civil (commercial) systems is shown. An approach to solving these problems with the help of numerical assessments of the degree of situation awareness of persons making decisions on managing components of a netcentric system is proposed.
* Работа частично поддержана грантами РФФИ (проекты №№ 18-29-03022-мк, 18-07-00132-а, 18-01-00076-а и 19-08-00079-а).
