CC BY
130
УДК 629.78
ПРИМЕНЕНИЕ ОНТОЛОГИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ РАСПРЕДЕЛЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ ГРУППИРОВКОЙ МАЛОРАЗМЕРНЫХ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ
© 2015 П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, М.Е. Степанов, А.А. Жиляев
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет)
Статья поступила в редакцию 30.05.2015
Рассматриваются принципы применения онтологии для решения нового класса задач управления поведением интеллектуальных подвижных объектов, способных действовать как полностью автономно, так и коллективно, на примере решения задач дистанционного зондирования Земли группировкой малоразмерных космических аппаратов. Описывается структура онтологии, основные функции редактора онтологий/сцен. Предлагается онтологическое описание объектов наблюдения и правил распознавания цели, метод поиска объекта, удовлетворяющего онтологическому описанию. Приведены примеры сцен, разработанных на основе онтологии, соответствующих задачам дистанционного зондирования Земли. Предлагаются направления дальнейших исследований и разработок рассматриваемой системы.
Ключевые слова: онтология, семантическая сеть, конструктор онтологии, сцена, мультиагентные технологии, коллективное управление.
ВВЕДЕНИЕ
Задача реализации распределенных сетей мониторинга поверхности Земли с помощью группировок малоразмерных спутников в последнее время является особенно актуальной. Группировки нано и пико спутников, рассматриваемые в соответствии с концепцией «интеллекта роя» (swarm intelligence), могут быть многофункциональными и гибко конфигурируемыми под задачи, дешевыми в исполнении, надежными и живучими в самых различных ситуациях при наблюдении Земли (дистанционном зондировании), исследовании объектов в космосе, решении телекоммуникационных и разнообразных других задач [1-4].
Для управления группировкой малоразмерных космических аппаратов (МКА) предлага-ется парадигма распределенного динамического управления, когда задачи ставятся не только отдельным КА, но и всей группировке КА в целом [5]. Данный подход позволяет динамически перераспределять задачи внутри группировки путем переговоров между спутниками непосредственно в процессе выполнения этих задач, причем в такой системе могут возникать заранее неза-Скобелев Петр Олегович, доктор технических наук, профессор кафедры конструкции и проектирования летательных аппаратов. E-mail: [email protected] Симонова Елена Витальевна, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и технологий. E-mail: [email protected] Степанов Максим Евгеньевич, аспирант кафедры конструкции и проектирования летательных аппаратов. E-mail: [email protected] Жиляев Алексей Алексеевич, аспирант кафедры конструкции и проектирования летательных аппаратов. E-mail: [email protected]
планированные события, например, появление новой срочной задачи, выход из строя одного из аппаратов, вывод на орбиту нового аппарата и др.
Для исследования методов распределенного управления подвижными объектами в группировках МКА разработана интеллектуальная система (ИС) Smart Satellites, построенная на основе мультиагентных технологий и технологий представления знаний (онтологий) [6-12]. В статье описываются принципы применения онтологии для решения нового класса задач управления поведением интеллектуальных подвижных объектов, способных действовать как полностью автономно, так и коллективно, путем объединения в группы или команды («рои»). В качестве примера такой задачи рассмотрена область управления роем миниатюрных роботов-спутников, предназначенных для дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Возможности динамического планирования на основе мультиагентных технологий и онтологий позволяют создавать самоорганизующиеся команды взаимодействующих интеллектуальных объектов, самостоятельно принимающих решения и способных их согласовывать и координировать.
1. ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ КОЛЛЕКТИВОМ
ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ТЕХНОЛОГИИ И ОНТОЛОГИИ
Согласно мультиагентному подходу к управлению коллективом подвижных объектов, множество работающих асинхронно (квазипарал-лельно) со-программ, представляющих собой «легких» агентов, используют онтологию для представления знаний предметной области и
общую память объектов данных (сцену), отражающую текущую ситуацию во внешней среде, а также формируют сети связей в ходе прямых переговоров. Мультиагентный подход к управлению коллективом подвижных объектов основан на методе согласованного планирования, важным преимуществом которого является возможность адаптивного построения и исполнения планов, когда план не строится всякий раз заново при возникновении новых событий, как это делается в классических методах оптимизации, а только корректируется по мере появления событий в реальном времени.
В мультиагентной системе коллективного управления подвижными объектами вводятся специальные классы агентов задач, операций и ресурсов, действующих от лица и по поручению своих владельцев, которые способны выявлять конфликты и достигать компромиссов в порождаемых ими динамических сетях операций, формирующихся на основе соответствующих протоколов взаимодействия и проведения переговоров.
Для описания знаний, необходимых агентам, входящим в состав мультиагентной системы, используется онтологический подход, согласно которому знания должны быть отделены от программного кода системы и должны храниться в онтологии, представляющей собой сеть понятий и отношений предметной области.
Онтология - это формализованные концептуальные знания о предметной области, представленные в форме, допускающей компьютерную обработку и используемые при принятии решений [13]. Концептуальность знаний онтологии означает, что эти знаний формулируются в терминах основных концептов (наиболее общих понятий и отношений), описывающих фрагменты окружающего мира. Формально онтология состоит из терминов, организованных в таксономию, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода [14].
Термин «онтология» используется как для обозначения базы знаний в целом, содержащей описания данных с помощью некоторой концептуальной схемы, так и для обозначения собственно концептуальной схемы, при этом оперативная информация, отражающая текущее состояние объектов, специфицированных с помощью концептов и отношений, выделяется в так называемую «сцену».
В настоящее время для создания и поддержки онтологий существует целый ряд инструментов, которые помимо общих функций редактирования и просмотра выполняют поддержку документирования онтологий, импорт и экспорт онтологий разных форматов и языков, поддержку графического редактирования, управление библиотеками онтологий и т.д. К наиболее известным инструментам инженерии онтологий можно
отнести следующие: Ontolingua, Protégé, OntoEdit, OilEd, WebOnto и другие [15].
Онтологии широко применяются для представления знаний в мультиагентных системах различного назначения [16, 17].
2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ГРУППИРОВКОЙ СПУТНИКОВ SMART SATELLITES ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
Интеллектуальная система управления группировкой малоразмерных космических аппаратов (ИС Smart Satellites) предназначена для решения задач ДЗЗ.
Области применения ДЗЗ включают обновление топографических карт, контроль состояния гидротехнических сооружений на каскадах водохранилищ, реальное местонахождение морских судов в той или иной акватории, отслеживание динамики и состояния вырубок леса, природоохранный мониторинг, оценку ущерба от лесных пожаров и их последствий, мониторинг разливов нефти и движения нефтяного пятна, контроль несанкционированного строительства, прогноз погоды и мониторинг опасных природных явлений и др. При этом для решения данных задач могут использоваться космические аппараты (КА), оснащенные различной аппаратурой, например, видимого, инфракрасного, радиационного спектра.
К задачам ДЗЗ относятся:
- слежение за неподвижной точечной целью в известном районе: пример - обнаружение горящего трубопровода;
- слежение за движущейся точечной целью: пример - поиск потерявшихся, слежение за вооружением противника;
- слежение за площадной целью: пример -слежение за изменением границ наводнений, пожаров;
- поиск объектов с заданными свойствами, местонахождение которых неизвестно, определение координат этих объектов.
Для решения задачи управления группировкой малоразмерных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли в динамически изменяющихся условиях наиболее целесообразно использовать стратегию коллективного управления, в соответствии с которой космическая система ДЗЗ представляется как совокупность автономных интеллектуальных объектов, объединенных общей глобальной сетью и способных действовать как самостоятельно, так и в группе для достижения общей цели. Такой подход требует высокой автономности бортовых систем космических аппаратов, а также реализации принципиально новых методов и средств построения систем управления на основе муль-тиагентных технологий и онтологий.
Основываясь на методе согласованного планирования, промежуточные спутники (агенты) выполняют функции ретрансляции и доставки сигнала для других спутников к заданному месту решения задачи, а спутники, приближающиеся к зоне действий, динамически формируют команду, распределяют между собой поставленную задачу и решают ее по частям, в зависимости от своей позиции и возможностей, имеющегося на борту оборудования и других параметров.
В разработанной системе каждый спутник может действовать как полностью автономно, так и коллективно сообща решать задачи, которые каждый из них в отдельности решить не способен. Спутники могут в определенных условиях взаимодействовать напрямую или посредством специальных ретрансляторов, находящихся на геостационарных орбитах. Сигнал наземного комплекса экспериментальной обработки, тестирования и сопровождения борто-вых автономных систем ДЗЗ (центра обработки данных (ЦОДа)) оперативно распространяется по сети спутников к заданному месту решения задачи, а спутники, приближающиеся к зоне действий, динамически формируют команду, распределяют между собой поставленную задачу и решают ее по частям, в зависимости от своей позиции и возможностей, имеющегося на борту оборудования и т.п. При этом задачи и роли каждого объекта в группе не являются изначально жестко заданными с Земли, а определяются в распределенном взаимодействии динамически, в реальном времени, причем могут адаптивно изменяться при изменении ситуации. Например, один спутник просматривает часть зоны и просит досмотреть оставшуюся часть другие спутники, или первый спутник анализирует найденный объект в видимом диапазоне, и просит второй уточнить определенные свойства искомого объекта - в тепловом и т.д.
Такой подход позволяет команде подвижных объектов, исходя из текущей ситуации и на основе поставленных целей, оперативно реагировать на возникающие задачи и события, формировать и корректировать планы каждого участника, согласовывать между собой планы, контролировать их исполнение, проводить перепланирование в случае отклонения намеченного плана от реальности.
Пусть в ДЗЗ участвует группировка малоразмерных космических аппаратов, в состав которой входят спутники, способные производить распознавание наземных объектов видимого, инфракрасного и радиационного спектра. Для наблюдения закрытых облаками или расположенных на неосвещённой стороне Земли объектов ряд спутников снабжается аппаратурой радиолокационного наблюдения. Каждый МКА оснащён датчиками глобальных навигационных спутниковых систем для определения положения
центра масс МКА в геоцентрической вращающейся системе координат, а также имеет устройства двусторонней связи с другими спутниками. Для обеспечения коммуникации между МКА при отсутствии взаимной прямой видимости используются спутники-ретрансляторы, находящиеся на геостационарной орбите (круговая орбита, расположенная в экваториальной плоскости, находясь на которой спутник обращается вокруг планеты с угловой скоростью, равной угловой скорости вращения Земли вокруг оси). Взаимодействие с пользователем осуществляется через ЦОД, который передает группировке исходные данные о задачах и принимает результаты ее выполнения. ЦОД характеризуется географическими координатами: долготой и широтой.
Из ЦОДа задаются координаты квадрата, где расположен объект наблюдения (ОН) (например, точечный объект со сложными свойствами): центр квадрата, радиус, широта и долгота. Необходимо идентифицировать объект как относящийся к объектам видимого, инфракрасного или радиационного спектра, причем возможна комбинация спектральных характеристик.
В задаче динамического управления коллективом подвижных объектов применительно к системе ДЗЗ агенты сопоставлены наземному объекту зондирования, ЦОДу и космическим аппаратам или спутникам.
3. ПРИМЕНЕНИЕ ОНТОЛОГИИ ДЛЯ НАСТРОЙКИ АГЕНТОВ ИС SMART SATELLITES
3.1 Структура онтологии
В ИС Smart Satellites для описания знаний, необходимых агентам, входящим в состав ИС, разработана структура онтологии, на основе которой описаны основные концепты и отношения предметной области (классы концептов организованы в иерархию на принципах наследования, концепт характеризуется свойствами (атрибутами)):
- концепт Базовый наземный объект - описывает основные характеристики объектов на Земле;
атрибуты: Вероятность появления на исследуемой территории, Размер, Диапазон частот, в которых объект виден, Величина сигнала (яркость, температура и другие характеристики),
• отношения: Является частью концепта Составной наземный объект, Долгота, Широта;
- концепт Видимый наземный объект - наследует от концепта Базовый наземный объект, описывает основные характеристики объектов, заметных в видимом диапазоне частот;
• атрибуты: Основной цвет.
Примеры видимых наземных объектов: Водо-
ем, Дом, Дорога, Дерево, Кустарник, Трубопровод и т.п. Концепты в онтологию можно добавлять по мере необходимости.
- концепт Инфракрасный наземный объект -наследует от концепта Базовый наземный объект, описывает основные характеристики объектов, заметных в инфракрасном диапазоне частот;
• атрибуты: Температура;
концепт Радиационный наземный объект -наследует от концепта Базовый наземный объект, описывает основные характеристики объектов, излучающих радиацию;
• атрибуты: Уровень радиации;
- концепт Произвольный наземный объект -наследует от концепта Базовый наземный объект, описывает основные характеристики объектов, заметных в заданном диапазоне частот;
- концепт Составной наземный объект -описывает основные характеристики объектов, состоящих из базовых наземных объектов, находящихся между собой в какой-либо семантической связи;
• атрибуты: Вероятность появления на исследуемой территории;
отношения:
■ ЦЕНТР - Составной наземный объект имеет по центру все базовые наземные концепты из списка связи,
■ РЯДОМ - Составной наземный объект имеет рядом все базовые наземные концепты из списка связи,
■ НЕ - Составной наземный объект не имеет по центру все базовые наземные концепты из списка связи,
■ ИЛИ - Составной наземный объект имеет по центру хотя бы один базовый наземный концепт из списка связи,
■ РАНЬШЕ - Составной наземный объект имел раньше по центру все базовые наземные концепты из списка связи;
- концепт Диапазон спектра длин волн - описывает длину волны;
• атрибуты: Начальное значение длины волны, Конечное значение длины волны;
- концепт Центр обработки данных - описывает основные характеристики ЦОДа;
• атрибуты: Готовность к коммуникации, Зона возможной коммуникации;
• отношения: ЦОД выдает задание на исследование территории спутникам, ЦОД принимает окончательные результаты исследования от спутников, ЦОД прерывает задание на исследование территории спутниками;
- концепт Спутник - описывает основные характеристики спутников;
• атрибуты: Система координат, в которой работает спутник (инерциальная, гринвичская, вращающаяся, орбитальная неподвижная), Телесный угол съемки, Телесный угол межспутнико-
вой коммуникации, Угловая скорость поворота спутника вокруг собственной оси, Приборный состав системы управления космическим аппаратом, Параметры аппаратуры, Разрешение аппаратуры, Диапазон частот измеряемого сигнала, Дальность передаваемого сигнала;
• отношения: Спутник движется по орбите, Спутник исследует регион поиска, Спутник имеет целью найти составной наземный объект, Спутник получает задание от ЦОДа, Спутник отправляет задание ЦОДу, Спутник является шефом, т.е. инициатором создания группы исследования цели, состоящей из других спутников, Спутник состоит в группе исследования цели, созданной другим спутником;
- концепт Орбита - описывает основные характеристики орбиты;
• атрибуты: Наклонение, Аргумент перигея, Истинная аномалия, Долгота восходящего узла, Большая полуось, Эксцентриситет;
отношения: По орбите движется спутник;
- концепт Регион поиска - описывает основные характеристики региона поиска целевого объекта на Земле;
атрибуты: Радиус, Долгота центра, Широта центра;
отношения: Регион поиска содержит в себе множество базовых объектов на Земле, Регион поиска имеет облачность;
- концепт Облачность - описывает основные характеристики облачности;
• атрибуты: Процент заполнения (сплошной покров или нет), Скорость движения, Долгота центра, Широта центра;
• отношения: Облачность перекрывает регион поиска.
Концепты могут быть представлены в виде дерева наследования и в виде семантической сети (рис. 1). К преимуществам семантических сетей следует отнести наглядность визуального представления информационных объектов, а также возможность объединять элементы сети в единое целое и, напротив, выделять отдельный участок большой сети для работы над конкретной задачей [18].
3.2. Функции редактора онтологии
Конструирование онтологии и сцены осуществляется посредством редактора онтологии.
На рис. 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)
BaseObject
Пусто
Труба
SpySattelite
Дерево
Рис. 1. Представление онтологии видимых объектов в виде семантической сети
Рис. 2. Окно редактора онтологии ИС Smart Satellite
в виде взаимосвязанных концептов, атрибуты, описывающие эти концепты, и основные взаимозависимости между концептами. Все эти знания используются агентами в процессе переговоров.
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;
- конструирование сцены по заданным параметрам: количество плоскостей орбит, радиус орбиты, количество космических аппаратов на одной плоскости орбиты, количество объектов наблюдения и т.д.;
- добавление/удаление, редактирование объектов сцены с заданными характеристиками;
- загрузка/сохранение онтологии и сцены.
3.3. Онтологическое описание объектов наблюдения и правил распознавания цели
Описание искомого объекта передается из ЦОДа спутнику в виде дерева связей, где терминальные узлы (листья) представляют собой базовые концепты, нетерминальные узлы - составные концепты, а ребра - связи между ними. Дерево, в общем случае, может содержать концепты различных видов спектра. Составной концепт может конструироваться из базовых с помощью отношений «не», «или», «центр», «рядом», «раньше» и т. п.
Для того чтобы задать цель поиска, в онтологии необходимо определить концепт «Целевой объект» для объекта наблюдения. При этом в качестве концептов онтологии рассматриваются основные понятия предметной области, соответствующие распознаваемым объектам.
Для описания широкого спектра различных целей можно использовать следующие типы отношений между концептами:
- ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ - один концепт имеет в качестве свойства другой концепт,
- РЯДОМ - рядом с концептом находится концепт, имеющий в качестве свойства другой концепт.
Для описания концепта на основании ранее определенных концептов можно использовать следующие логические отношения:
- ИЛИ - достаточным для идентификации концепта является истинность одного из операндов. Например, концепт Растительность с отношением ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ (ИЛИ(Дерево, Куст)).
- НЕ - концепт идентифицируется при несоответствии объекта заданным свойствам. Например, имеется концепт Низкая температура, при этом концепт Высокая температура можно задать как НЕ(Низкая температура).
- РАНЬШЕ - поддерево онтологической связи будет проверяться не для текущей карты местности, а для предыдущей, сохраненной в памяти. Например, концепт Разрыв_Трубопровода имеет свойства: НЕ_Труба, РАНЬШЕ_Труба.
С использованием суперпозиции, т.е. с помощью подстановки в качестве операнда отношения концепта, который сам связан с другими концептами отношением, можно получить онтологическое описание достаточно сложного объекта. Покажем, каким образом формируется онтологическое описание сложного объекта на
примере описания концепта, задающего ЦЕЛЕВОЙ ОБЪЕКТ:
- Пусть имеется концепт Коммуникация, для которого задано отношение ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ.
- В качестве операнда используем логическое отношение ИЛИ(Труба, Дорога).
- Создадим еще один концепт - Деревня, который имеет отношения ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ(Дом), РЯДОМ(Дом, Дерево, Коммуникация).
- Опишем концепт Лес с отношениями ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ(ИЛИ(Дерево, Куст)), РЯДОМ(ИЛИ(Дерево, Куст)).
- Опишем концепт Разрыв_Трубопровода с отношением ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ (НЕ(Труба)), РЯДОМ(Труба).
- Опишем концепт Костер с отношением ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ(Высокая температура, Низкая радиация).
- Опишем концепт Пожар с отношением ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ(Костер), РЯДОМ(Костер).
- Опишем финальный концепт ЦЕЛЕВОЙ ОБЪЕКТ, обозначающий цель поиска - разрыв трубопровода с пожаром, вблизи деревни или леса. Для этого объявим следующие отношения ОБЛАДАЕТ СВОЙСТВОМ(Разрыв_Трубопровода, Пожар), РЯДОМ(ИЛИ(Деревня, Лес)).
Таким образом, при описании нового концепта с помощью принципа суперпозиции можно использовать не только базовые концепты, но и концепты, описанные ранее на основе базовых концептов.
Пример онтологического описания искомого объекта наблюдения в виде дерева представлен на рис. 3.
3.4 Метод поиска объекта, удовлетворяющего онтологическому описанию
Согласно представленному на рис. 3 описанию, искомым объектом является дом в деревне, дополнительно характеризующийся высокой температурой или уровнем радиации. Концепт Деревня определяется как группа домов, рядом с которыми находятся деревья, дорога или трубопровод.
Космический аппарат, получивший запрос на зондирование объекта наблюдения, выделяет из полного дерева поддерево, содержащее только те концепты, которые соответствуют его спектру видимости. В зависимости от типа МКА выделяются поддеревья онтологического описания объектов для трех типов спектра: видимого, инфракрасного, радиационного (рис. 4). МКА проводит зондирование в соответствии со своим типом поддерева онтологического описания и, в случае положительного результата, отправляет космическим аппаратам запросы на зондирование в других спектрах, пересылая в описании задачи соответствующее поддерево.
Рис. 3. Онтологическое описание искомого объекта в виде дерева
Рядом с
Имеет свойства
Имееушойства /^Высокая
Или
(Дорога)
Имеет свойства
V температура
Трубопровод
Рис. 4. Поддеревья онтологического описания искомого объекта для трех типов спектра
Каждое поддерево онтологического описания объекта может быть исследовано космическим аппаратом соответствующего спектра видимости вне зависимости от космических аппаратов других спектров, кроме случаев, когда концепты различных типов спектра связаны отношением «ИЛИ» или «НЕ». Например, пусть концепт Опасность имеет свойства ИЛИ(Высокая температура, Радиация). Если МКА радиационного спектра провел исследование объекта наблюдения, но не определил наличие высокого уровня радиации, то данный факт не позволяет ему сделать вывод, что объект наблюдения не удовлетворяет онтологическому описанию, так как, возможно, объект имеет высокую температуру.
Пусть спутник радиационного спектра провел
исследование цели, но не обнаружил радиацию. Однако данный факт не позволяет ему сделать вывод, что цель не удовлетворяет онтологическому описанию, так как, возможно, объект имеет высокую температуру. Поэтому спутник радиационного спектра в качестве ответа спутнику-инициатору вместе с результатом исследования пересылает таблицу неопределенных узлов. Она представляет собой список номеров узлов поддерева онтологического описания, для которых возникла неопределенность. Каждому такому узлу ставится в соответствие список реальных физических координат объектов, для которых выполнялась проверка на соответствие данному узлу дерева онтологического описания, а также результат проверки.
Например, пусть требуется проверить на соответствие концепту «Искомый объект с высокой температурой или высокой радиацией» объекта, находящегося в квадрате с координатами (3,3) некоторой карты. При этом необходимо, чтобы в одном из квадратов (2,3), (3,2), (2,2), (4,4), (3,4), (4,3), (2,4), (4,2) находился объект, удовлетворяющий концепту «высокая температура» или концепту «высокая радиация». Спутник-инициатор исследования выдает соответствующие запросы на исследование спутнику радиационного спектра и спутнику инфракрасного спектра.
Если в результате проверки ни в одном из указанных квадратов радиация не обнаружена, спутник радиационного спектра формирует таблицу неопределенных квадратов, которую он пересылает спутнику-инициатору: (2,3)=0, (3,2)=0,
(2.2)=0, (4,4)=0, (3,4)=0, (4,3)=0, (2,4)=0, (4,2)=0.
Спутник инфракрасного спектра обнаружил
высокую температуру в квадрате (3,2) и пересылает спутнику-инициатору таблицу следующего вида: (2,3)=0, (3,2)=1, (2,2)=0, (4,4)=0, (3,4)=0,
(4.3)=0, (2,4)=0, (4,2)=0.
Для разрешения неопределенности спутнику-инициатору достаточно, чтобы хотя бы в одной из таблиц в одном из квадратов было указано значение 1. В данном примере спутник-инициатор зафиксирует обнаружение объекта с высокой температурой в квадрате с координатами (3,3).
4 .ПРИМЕРЫ СЦЕН, СООТВЕТСТВУЮЩИХ ЗАДАЧАМ ДЗЗ
4.1 Обнаружение горящего объекта
Для демонстрации мультиагентного подхода на основе онтологии, используемого в ИС Smart Satellite, разработаны примеры сцен, соответствующим различным задачам ДЗЗ.
Рассмотрим задачу идентификации неподвижной точечной цели со сложными свойствами, например, горящего дома в деревне. Из ЦОДа задаются координаты квадрата, где расположена цель: центр квадрата, радиус, широта и долгота. Необходимо идентифицировать объект как относящийся к объектам видимого, инфракрасного или радиационного спектра, причем возможна комбинация спектральных характеристик. В онтологии определен следующий набор концептов:
- для видимого спектра - дерево, дом, отсутствие изображения;
- для инфракрасного спектра - высокая и низкая температура;
- для радиационного спектра - высокий и низкий уровень излучения.
На базе этих концептов построим новые концепты:
- деревня - любой дом, имеющий рядом другие дома;
- лес - любое дерево, имеющее рядом другие деревья;
- костер - объект с высокой температурой и низкой радиацией.
В качестве целевого объекта выберем костер рядом с деревней и лесом (это может быть горящий дом). Онтология цели изображена на рис. 5.
ЦОД выдает команду исследовать некоторый район на предмет обнаружения горящего дома в деревне.
Пусть первоначально ставится задача исследования в видимом спектре. Для постановки задачи исследования необходимо задать в онтологии отношение «Первичное изучение в -> Видимый спектр» (рис. 6).
Спутник Sat31, имеющий аппаратуру наблюдения в видимом спектре, приступает к выполнению задания, последовательно проверяя квадрат за квадратом, и на определенном этапе поиска
4
Деревня | имеет свойство
,-
t рядом с *
Дом
Дом
]<Ь
I
рядом с
Л
имеет свойство
I
целевой объект
I
имеет свойства
Г"Е
костер Г
1
1
высокая температура
имеет свойство
низкая радиация
У
Рис. 5. Онтология цели: целевой объект - костер рядом с деревней и лесом
Рис. 6. Онтологическое описание постановки задачи исследования: начать поиск с видимого спектра
отправляет информационное сообщение: «Начинаю исследование квадрата (8,3)». В указанном квадрате спутник обнаружил в видимом спектре объект «Дом» (рис. 7).
Но, согласно онтологическому описанию, указанный квадрат необходимо исследовать еще на предмет обнаружения горящего объекта. Спутник Ба131 не имеет соответствующей аппаратуры и передает задание всем видимым ему спутникам, работающим в инфракрасном спектре: «Все, кто свободен, проведите исследование квадрата (8,3) в инфракрасном спектре». Задание принимает спутник Ба121, который не обнаруживает повышенной температуры в квадрате (8,3), о чем передает сообщение спутнику Ба131: «В квадрате (8,3) опасный объект в инфракрасном спектре не обнаружен». Согласно онтологическому описанию, все необходимые исследования квадрата (8,3) выполнены, объект обнаружен, но он не горит. Спутник Ба131 отправляет в ЦОД сообщение: «Квадрат (8,3) безопасен».
В онтологии можно изменить цель исследования так, чтобы исследование начал спутник инфракрасного спектра. Изменим в онтологии
цель исследования: инициатором является спутник инфракрасного спектра. Для постановки задачи исследования необходимо задать в онтологии отношение «Первичное_Изучение_В» -> Инфракрасный спектр» (аналогично рис. 6). Спутник Баи9, имеющий аппаратуру наблюдения в инфракрасном спектре, приступает к выполнению задания, последовательно проверяя квадрат за квадратом, и на определенном этапе поиска отправляет информационное сообщение: «Начинаю исследование квадрата (5,6)». В указанном квадрате спутник обнаружил объект с повышенной температурой и отправил информационное сообщение: «Обнаружен опасный объект в инфракрасном спектре» (рис. 8).
Согласно онтологическому описанию, необходимо исследовать, не дом ли горит в указанном квадрате. Спутник Баи9 не имеет соответствующей аппаратуры и передает задание всем видимым ему спутникам, работающим в видимом спектре: «Все, кто свободен, проведите исследование квадрата (5,6) в видимом спектре». Задание принимают спутники Ба132, Ба13 и Ба14, которые обнаруживают дом в квадрате (5,6), о чем пере-
Р§] Сообщения
Сообщение Отправитель Получатель Цель
► Начинаю исследования квадрата(8,3) SatSl TargetOnEarthl
Исследование квадрата(8,3) в радиационном спектре не требуется Sat31 TargetOnEarthl
Все, кто свободен, проведите исследование квадрата (8,3) в инфракрасном спектре. Sat31 Все TargetOnEarthl
В квадрате (8Г3) опасный объект не обнаружен в инфракрасном спектре. Sat21 Sat31 TargetOnEarthl
Квадрат{8,3) безопасен Sat31 ЦОД TargetOnEarthl
#
Рис. 7. Лог переговоров агентов об исследовании в видимом спектре
\ Сообщение | Отправитель Получатель Цель
— Начинаю исследования квадрата(5г6} ЗаИЭ ТагдеЮпЕагИ"|1
Обнаружен опасный объект в инфракрасном спектре! ТагдеЮпЕагИп!
Исследование квадрата(5,б) в радиационном спектре не требуется ЗаНЭ ТагдеЮпЕагИп1
Бое, кто свободен, проведите исследование квадрата (5,Е) в видимом спектре. 5аИ9 Вое ТагдеЮпЕагИп1
Б квадрате (5,6) опасный объект обнаружен в видимом спектре, ЗаШ ЗаШ ТагдеШпЕагИ"|1
Б квадрате (5,6) опасный объект обнаружен в видимом спектре, 5Ш 5аШ ТагдеЮпЕагИп1
В квадрате (5,6) опасный объект обнаружен в видимом спектре, ЗаМ ЗаШ ТагдеЮпЕагИ-|1
Опасность в квадрате(5г6) ЗаНЭ ЦОД ТагдеЮпЕагИп!
Рис. 8. Лог переговоров агентов об и
дают сообщения спутнику БаП9: «В квадрате (5,6) опасный объект обнаружен в видимом спектре».
Согласно онтологическому описанию, все необходимые исследования квадрата (5,6) выполнены, обнаружен горящий дом. Спутник Баи9 отправляет в ЦОД сообщение: «Опасность в квадрате (5,6)».
4.2. Обнаружение разрыва трубопровода
ЦОД поставил цель исследования - поиск разрыва трубопровода. Онтология цели, представленная в виде семантической сети, показана на рис. 9.
В процессе наблюдения состояние объекта поиска должно измениться с неповрежденного на поврежденное. Для этого необходимо задать два онтологических описания. На рис. 9 представлен составной концепт «Раньше_Центр разрыва трубопровода». Одним из концептов, входящих в его состав, является концепт «Труба», что означает неповрежденный трубопровод.
На рис. 10 представлен составной концепт «Центр разрыва трубопровода». Одним из концептов, входящих в его состав, является концепт «Пусто», что означает поврежденный трубопровод.
Спутник Sat31, имеющий аппаратуру наблюдения в видимом спектре, приступает к выполнению задания, последовательно проверяя квадрат за квадратом, и на определенном этапе поиска
ледовании в инфракрасном спектре
отправляет информационное сообщение: «Начинаю исследование квадрата (9,1)». Спутник использует два онтологических описания, соответствующих поврежденному и неповрежденному трубопроводу. Если в течение интервала времени слежения спутник вначале обнаружил видимый объект, отвечающий первому онтологическому описанию, а затем - второму, целевой объект поиска найден. В указанном квадрате спутник обнаружил объект с изменившимся состоянием и отправил информационное сообщение: «Опасность в квадрате (9,1)».
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В рассматриваемом подходе задачи ДЗЗ могут решаться путем создания самоорганизующейся команды интеллектуальных агентов спутников, способных как индивидуально планировать свое поведение в реальном времени, так и коллективно работать в группе, обеспечивая согласованность принимаемых решений на основе онтологии, что обеспечивает качественно новые возможности и преимущества коллективного взаимодействия в группировке спутников: сложность, оперативность, гибкость, эффективность, надежность и живучесть.
Преимущества использования онтологий:
- возможность добавления новых знаний в процессе работы;
разрыв трубопровода
является частью концепта Составной наземный объект
раньше_центр разрыва трубопровода
<Ь
спутник имеет целью наити составной наземный объект
<Ь
1 спутник
Л
является частью концепта Составной наземный объект
Рис. 9. Составной концепт «Разрыв трубопровода» до разрыва
разрыв трубопровода
является частью концепта Составной наземный объект
центр разрыва трубопровода
:<Ъ
спутник имеет целью наити составной наземный объект
1 спутник
J
является частью концепта Составной наземный объект
Рис. 10. Составной концепт «Разрыв трубопровода» после разрыва
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- проверка и контроль вводимых знании;
- анализ сценариев с точки зрения логики построения системы;
- интеграция знаний разных пользователей;
- способность работы с большим объемом данных;
- возможность настройки логики принятия решения агентами мультиагентной системы коллективного управления подвижными объектами.
Дальнейшие пути развития ИС Smart Satellites:
- Разработка системы управления сетью спутников и наземных станций слежения. Задача системы - спланировать эффективный сброс данных со спутников в сети так, чтобы он произошел в требуемое время и с минимальной задержкой от момента заполнения памяти спутника. Такая система будет отличаться высокой масштабируемостью и возможностью оперативного реагирования на возникающие события. Динамическое поддержание расписания в процессе переговоров агентов спутников, работ и ресурсов позволит учитывать меняющиеся внешние условия, связанные с изменением условий передачи данных, параметров орбиты, отказом оборудования спутников, перегрузкой каналов связи и другие.
- Создание орбитальной группировки (космический патруль) для отслеживания малых тел в Солнечной системе. Раннее обнаружение малых тел в околоземном пространстве имеет решающее значение для более эффективной защиты густонаселенных районов Земли от поражения. Наземные средства обнаружения ограничены атмосферными условиями. Создание околоземной группировки малых спутников способно повысить эффективность наземных систем слежения и обеспечить круглосуточное наблюдение за окрестностями Земли.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
QB50, an FP7 European Project [Электронный ресурс]. URL: https://www.qb50.eu/ (дата обращения 02.06.2015).
De Florio S. Performances Optimization of Remote Sensing Satellite Constellations: a Heuristic Method // Proc. of 5th International Workshop on Planning and Scheduling for Space (IWPSS 2006), October 22-25, 2006. Space Telescope Science Institute Baltimore, USA.
Schilling K. Preparing Technologies for preparing cooperating pico-satellites networks: the UWE-3 and UWE-4 missions // Proc. of the 7th International Workshop on Satellite and Formation Flying (IWSCFF'2013), March 13-15, 2013. Lisbon, Portugal. Концептуальные вопросы создания и применения малых космических аппаратов / Л.А. Макриденко, С.Н. Волков, В.П. Ходненко, С.А. Золотой // Вопросы электромеханики. Труды НПП ВНИИЭМ. 2010. №1. С.15-26.
Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов / И.А. Каляев, А.Р. Гайдук, С.Г. Капустян. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. 280 с. Решение задач дистанционного зондирования Земли с применением мультиагентных технологий / П. О. Скобелев, А.В. Соллогуб, Е.В. Симонова, М.Е. Степанов, А.В. Царев // Вестник СамГТУ, серия «Технические науки», 2010. №7(28). С. 47-54. Применение мультиагентной системы коллективного управления группировкой малоразмерных космических аппаратов при решении задач дистанционного зондирования Земли / А.В. Соллогуб, Е.В. Симонова, М.Е. Степанов // Материалы международной научно-практической конференции «Управление большими системами-2011». Т.3. М., 2011. С. 259-262.
Модели сетецентрических задач планирования и управления групповыми операциями кластера малоразмерных космических аппаратов при решении задач дистанционного зондирования Земли
/ А.В. Соллогуб, П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, А.В. Царев, М.Е. Степанов // Информационно-управляющие системы. 2012. №1(56). С. 34-38.
9. Проблемы автономного согласованного межспутникового взаимодействия в гетерогенных мультиагент-ных системах МКА ДЗЗ / А.В. Соллогуб, П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, А.В. Царев, М.Е. Степанов // Мехатро-ника, автоматизация, управление. 2012. №4. С. 65-70.
10. Оценка эффективности кластера малых космических аппаратов дистанционного зондирования Земли / А.В. Соллогуб, П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, М.Е. Степанов, А.В. Царев, А.А. Жиляев // Информационно-управляющие системы. 2012. №5(60). С. 24-28.
11. Интеллектуальная система распределенного управления групповыми операциями кластера малоразмерных космических аппаратов в задачах дистанционного зондирования Земли / А.В. Соллогуб, П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, А.В. Царев, М.Е. Степанов, А.А. Жиляев // Информационно-управляющие системы. 2013. №1(62). С. 16-26.
12. Мультиагентные технологии распределенного управления группировкой малоразмерных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли / А.В. Соллогуб, П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, А.В. Царев, М.Е. Степанов, А.А. Жиляев// Информационное общество. 2013. №1-2. С. 58-68.
13. Gruber T. The role of common ontology in achieving
sharable, reusable knowledge bases // Proc. of the 2nd Intern. Conf. On Principles of Knowledge Representation and Reasoning. 1991. P. 601-602.
14. Константинова Н.С., Митрофанова О.А. Онтологии как системы хранения знаний [Электронный ресурс] // Санкт-Петербургский государственный университет, 2008. URL: http://window.edu.ru/ resource/795/58795 (дата обращения 02.06.2015).
15. Овдей О.М., Проскудина. Г.Ю. Обзор инструментов инженерии онтологий [Электронный ресурс] // Электронные библиотеки. 2004. Т. 7. Вып. 4, URL: http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/ journal/2004/part4/op (дата обращения 03.06.2015).
16. Скобелев П.О. Онтология деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени // Онтология проектирования. 2012, № 1(3). С. 6-38
17. Скобелев П.О. Ситуационное управление и муль-тиагентные технологии: коллективный поиск согласованных решений в диалоге // Онтология проектирования. 2013. №2(8).С. 26-48.
18. Conceptual Knowledge Acquisition Using Automatically Generated Large-Scale Semantic Networks / P.-R. Wojtinnek, B. Harrington, S. Rudolph, S. Pulman // Oxford University Computing Laboratory. 2010. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cs.ox. ac.uk/files/2998/RR-10-04.pdf (дата обращения 01.06.2015).
APPLICATION OF ONTOLOGY IN INTELLIGENT SYSTEM FOR DISTRIBUTED MANAGEMENT OF SMALL SPACECRAFT GROUP
© 2015 P.O. Skobelev, E.V. Simonova, M.E. Stepanov, A.A. Zhilyaev
Samara State Aerospace University named after Academician S.P. Korolyov (National Research University)
Ontology application principles for the solution of new class of problems of intelligent moving objects behavior management that can act both fully autonomously and as a group in the context of solving tasks of Earth remote sensing by a group of small-scale spacecrafts are considered in this paper. Ontology structure and ontology/scenes editor main functions are described. An ontological description of observed objects and target recognition rules and method of objects search satisfying the ontological description are suggested. Examples of the scenes, developed on basis of the ontology that corresponds with Earth remote sensing problems are given. Directions for further research and developments of the considered system are proposed. Keywords: ontology, semantic network, ontology designer, scene, multi-agent technology, collective management.
Petr Skobelev, Doctor of Technics, Professor at the Aircraft
Designing Department. E-mail: [email protected]
Elena Simonova, Candidate of Technics, Associate Professor
at the Informatics and Information Technology Department.
E-mail:[email protected]
Maxim Stepanov, post-graduate student at the Chair of
Aircraft Designing Department.
E-mail: [email protected]
Alexey Zhilyaev, Post-Graduate Student at the Aircraft
Designing Department. E-mail: [email protected]
