Комплекс для изучения энергетически автономных коллективов роботов


https://doi.org/10.21686/1818-4243-2017-2-68-77

Полный текст:


Аннотация

В статье рассматривается проект создания учебно-исследовательского программно-аппаратного комплекса, предназначенного для использования в образовательной проектной деятельности и основанный на тематике энергетически автономной робототехники. Важной особенностью комплекса является междисциплинарность, так как робототехника объединяет в себе множество областей науки и техники: механику, конструирование, электронику, программирование, элементы искусственного интеллекта, энергетику и другие. Учащиеся получают базовые знания в этих областях и практические навыки по решению реальных задач, требующих конвергентного подхода. Комплекс является показательным экспериментальным базисом, позволяющим изучать особенности управления роботом и его программно-аппаратную структуру при внесении конструкционных изменений, в том числе и при использовании различных энергетических блоков: солнечных, топливных, термоэлектрических и других. Энергетические блоки — преобразователи и источники различной возобновляемой энергии — можно рассматривать как с теоретической точки зрения, т.е. со стороны принципов их функционирования, так и с практической — знакомиться с их применением в реальных системах. Другой важный аспект работы с комплексом — разработка программной архитектуры робота и коллектива роботов, изучение особенностей взаимодействия между ними. Помимо выполнения целевой задачи, в алгоритме функционирования робота должны учитываться вспомогательные задачи, такие как поддержание уровня заряда аккумулятора, коммуникация с другими членами коллектива при многоагентном управлении, что позволяет изучать распределение приоритета между этими задачи, что показано на примере многокритериальной оптимизации. Прототип комплекса и работа с ним согласно описываемому подходу была частично апробирована путём проведения вычислительных экспериментов с алгоритмами, основанными на различных поисковых методах — случайном поиске, поиске ближайшего источника и методе многокритериальной оптимизации, — многоагентной парадигме, адаптивном управлении, которые показывают разнообразие возможных подходов и иллюстрируют процесс работы учащихся с комплексом. Аппаратная база апробировалась тестированием различных энергетических модулей, а также сборкой робота из модулей предложенной элементной базы. Результаты показали возможность и перспективность изучения разнообразных междисциплинарных тем с помощью разработанного программно-аппаратного комплекса.


Об авторах

М. А. Ровбо
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»
Россия
инженер-исследователь


А. А. Малышев
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»
Россия
инженер-исследователь


Список литературы

1. Махотин Д.А. Проектный подход к технологии обучения в системе высшего профессионального образования // Подготовка специалистов в области менеджмента качества. 2005. № 1. С. 11–21.

2. Фещенко Е.М. Проектный подход и его роль в формировании профессиональной компетентности педагога-психолога // Образование и общество. 2008. № 6. С. 54–59.

3. Петегем В.В., Каменски Х. Образование для инноваций (применение передовой методики преподавания в ЮФУ). Южный Федеральный университет, 2009. 120 с.

4. Переверзев Л.Б. Проектный подход к образовательным проблемам // Методология учебного проекта. Сборник статей. Москва: МИОО, 2001.

5. Павловская С.В., Сироткина Н.Г. Анализ опыта проектной деятельности при преподавании управленческих дисциплин в вузах // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 4.

6. Сафонова Е.И. Рекомендации по использованию инновационных образовательных технологий в учебном процессе. Москва: Российский государственный гуманитарный университет, 2011. С. 71.

7. Adib R., Murdock H.E., Appavou F., Brown A., Epp B., Leidreiter A., Lins C., Murdock H.E., Musolino E., Petrichenko K., Farrell T.C., Krader T.T., Tsakiris A., Sawin J.L., Seyboth K., Skeen J., Sovacool B., Sverrisson F., Martinot E. Renewables 2016 Global Status Report // Global Status Report RENEWABLE ENERGY POLICY NETWORK FOR THE 21st CENTURY (REN21), 2016. 272 с.

8. Mathias. Solar Cell Efficiency World Record Set By Sharp – 44.4% [Электронный ресурс]. 2013. URL: http://cleantechnica.com/2013/06/23/solarcell-efficiency-world-record-set-by-sharp-44-4.

9. Schultz, O., A. Mette, R. Preu, Glunz S.W. Silicon solar cells with screen-printed front side metallization exceeding 19% efficiency // 22nd European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition. 2007. С. 980–983.

10. Seeed Studio. «1w Solar Panel 80*100» [Электронный ресурс]. 2010.

11. Кривобоков В.П., Согучов Н.С., Соловьёв А.А. Электрохимия топливных элементов. Издательство Томского политехнического университета, 2008. 127–138 с.

12. Готовцев П.М., Воробьёв В.В., Мигалёв А.С., Бадранова Г.У., Горин К.В., А.Н. Решетилов, Р.Г. Василов. Биоэнергетика для автономных роботов. Перспективные решения и современное состояние. // Вестник биотехнологий и физико- химической биологии имени Ю.А. Овчинникова. 2015. Т. 11, № 2. С. 49–58.

13. Kanwal A., Wang S.C., Ying Y., Cohen R., Lakshmanan S., Patlolla A., Iqbal Z., Thomas G.A., Farrow R.C. Substantial power density from a discrete nano-scalable biofuel cell // Electrochem. commun. 2014. Т. 39. С. 37–40. DOI: 10.1016/j. elecom.2013.12.010.

14. Du Z., Li H., Gu T. A state of the art review on microbial fuel cells: A promising technology for wastewater treatment and bioenergy // Biotechnol. Adv. 2007. Т. 25, № 5. С. 464–482. DOI: 10.1016/j. biotechadv.2007.05.004.

15. Rosenbaum M.A., Franks A.E. Microbial catalysis in bioelectrochemical technologies: status quo, challenges and perspectives // Appl. Microbiol. Biotechnol. 2014. Т. 98. С. 509–518. DOI: 10.1007/ s00253-013-5396-6.

16. Elouarzaki K., Haddad R., Holzinger M., Goff A. Le, Thery J., Cosnier S. MWCNT-supported phthalocyanine cobalt as air-breathing cathodic catalyst in glucose/O2 fuel cells // J. Power Sources. 2014. Т. 255. С. 24–28. DOI: 10.1016/j. jpowsour.2013.12.109.

17. Подиновский В.В., Потапов М.А. Метод взвешенной суммы критериев в анализе многокритериальных решений: pro et contra // Математические методы и алгоритмы решения задач бизнес-информатики. 2013. Т. 25, № 3. С. 41–48.

18. Barca J.C., Sekercioglu Y.A. Swarm robotics reviewed // Robotica. 2013. Т. 31, № 3. С. 345– 359. DOI: 10.1017/S026357471200032X.

19. Kernbach S. Collective Energy Foraging of Robot Swarms and Robot Organisms // Arxiv Prepr. arXiv1111.0873. 2011.

20. Sindi Y., Winfield, Melhuish S. A feasibility study for energy autonomy in multi robot search and rescue operations // Advances in Mobile Robotics: Proceedings of the Eleventh International Conference on Climbing and Walking Robots and the Support Technologies for Mobile Machines. Coimbra: World Scientific Publishing Co, 2008. С. 1146–1153. DOI: 10.1142/9789812835772_0137.

21. Карпов В.Э. Модели социального поведения в групповой робототехнике // Управление большими системами. 2016. № 59. С. 165–232.

22. Humza Qadir R. Self-Sufficiency of an Autonomous Self-Reconfigurable Modular Robotic Organism. Universitat des Saarlandes, 2013.

23. Dai H. Adaptive Control in Swarm Robotic Systems // Hilltop Rev. 2009. Т. 3, № 1.

24. Raja H., Scholz O. A Case Study on SelfSufficiency of Individual Robotic Modules in an Arena With Limited Energy Resources // ADAPTIVE 2011: The Third International Conference on Adaptive and Self-Adaptive Systems and Applications. Rome, 2011. С. 29–35.

25. Ровбо М.А. Распределение ролей в гетерогенном муравьино-подобном коллективе // Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2016). Смоленск, 2016. Т. 2. С. 363–371.

26. North M.J., Collier N.T., Ozik J., Tatara E.R., Macal C.M., Bragen M., Sydelko P. Complex adaptive systems modeling with Repast Simphony // Complex Adapt. Syst. Model. Springer Berlin Heidelberg, 2013. Т. 1, № 1. С. 1–26. DOI: 10.1186/2194-3206-1-3.


Дополнительные файлы

1. Перечень подрисуночных подписей
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Скачать (641KB)    
Метаданные
2. Рис. 2 Программно-аппаратная архитектура робота
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (68KB)    
Метаданные
3. Рис. 1 Модульное представление робота
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (19KB)    
Метаданные
4. Рис. 5 Выход на установившуюся скорость сбора энергии
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (337KB)    
Метаданные
5. Рис. 3 Эффективность алгоритмов выбора источника энергии
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (176KB)    
Метаданные
6. Рис. 4 Сбор пищи (серые квадраты) муравьями (тёмные точки) с использованием направленных феромонов (продолговатые отметки)
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (175KB)    
Метаданные

Для цитирования: Ровбо М.А., Малышев А.А. Комплекс для изучения энергетически автономных коллективов роботов. Открытое образование. 2017;(2):68-77. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2017-2-68-77

For citation: Rovbo M.A., Malyshev A.A. Energetically self-sufficient robot group study kit. Open Education. 2017;(2):68-77. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2017-2-68-77

Просмотров: 3422

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-4243 (Print)
ISSN 2079-5939 (Online)