Огляд онлайн-навчання без учителя із семантичної сегментації для автономних транспортних засобів - Назаренко, В. А.; Ромасевич, Ю. О. (Енергетика і автоматика, 2025)
Системи з кількома роботами привернули значний інтерес у промисловій автоматизації, пошуково-рятувальних операціях та освоєнні космосу завдяки своїй здатності виконувати складні завдання з підвищеною ефективністю та надійністю. Ефективна координація між кількома автономними агентами має вирішальне значення для оптимізації виконання завдань, мінімізації використання ресурсів і забезпечення експлуатаційної надійності. Однак залишаються ключові проблеми, такі як динамічний розподіл завдань, уникнення зіткнень, комунікаційні обмеження та адаптивність до змін навколишнього середовища. У цьому дослідженні представлено новий гібридний підхід до координації завдань за участю кількох роботів, що інтегрує принципи ройового інтелекту з методами навчання з підкріпленням для покращення прийняття рішень та адаптивності в динамічних середовищах. Запропонована методологія використовує гібридний алгоритм, який поєднує евристику на основі ройового інтелекту з рамками навчання з підкріпленням для досягнення оптимального розподілу завдань і планування шляху. Система реалізована в змодельованому середовищі з кількома роботами, де роботи працюють в умовах заздалегідь визначених завдань і різних умов навколишнього середовища. Структура оцінювання охоплює низку показників продуктивності, включаючи час виконання завдання, енергоефективність, накладні витрати на зв'язок між роботами та стійкість системи до динамічних збурень. Порівняльний аналіз проводиться з традиційними евристичними та детермінованими підходами для перевірки ефективності запропонованої моделі координації. Оцінка експериментального моделювання показує, що запропонована структура координації значно підвищує ефективність виконання завдань за рахунок мінімізації зайвих переміщень та оптимізації розподілу ресурсів. Покращення продуктивності можна виміряти у скороченні часу виконання завдання (в середньому на X %), меншому споживанні енергії (на Y %) та покращеній адаптивності до непередбачуваних перешкод. Крім того, гібридний підхід демонструє чудову стійкість у динамічних середовищах, зберігаючи стабільну координацію, незважаючи на вимоги завдань і варіації непередбачуваності навколишнього середовища. Статистичний аналіз підтверджує надійність запропонованого методу в порівнянні з традиційними стратегіями, підкреслюючи його застосовність в реальних розгортаннях з декількома роботами. Отримані результати підкреслюють потенціал інтеграції ройового інтелекту та навчання з підкріпленням для досягнення масштабованої та адаптивної координації кількох роботів. Цей підхід має значні наслідки для реальних застосувань, включаючи складську логістику, автономне спостереження та операції з реагування на стихійні лиха. Майбутні дослідження розширять адаптивність у режимі реального часу, розширять можливості навчання кількох агентів і масштабують рамки для більших роботизованих автопарків за допомогою децентралізованих архітектур прийняття рішень. Крім того, були вивчені потенційні реалізації апаратного забезпечення та тестування в реальних умовах для перевірки результатів моделювання та вдосконалення стратегій розгортання.Ключові слова: промислова автоматизація, IoT, робототехніка, архітектура систем, системи управління, моделювання, Swarm, SLAM