Александар Стојанов
Вовед
Во последните неколку децении, со развојот на роботите, вештачката интелигенција и машинското учење, се повеќе се развиваат и повеќе-роботските системи (мулти-роботски системи). Тие станаа клучна област во модерната роботика бидејќи овозможуваат зголемена флексибилност, ефикасност и ефективност за голем број задачи. Повеќе-роботските системи се состојат од повеќе роботи кои работат заедно со заедничка цел, комуницираат меѓу себе и се координираат за да ја исполнат таа цел. Овие роботи може да бидат централизирани, каде постои главен контролер кој управува со роботите, или децентрализирани, каде секој робот работи независно, но разменува информации со останатите.
Пример за вакви повеќе роботски системи се системи од рој дронови кои истражуваат одреден предел, RoboCup роботи кои играат фудбал во тим едни против други, роботи кои мапираат на одредена област, роботи за надгледување (surveillance) на простор и слично. Според нивната намена, може да ги поделиме и на компетитивни системи (системи во кои роботите се еден против друг) и кооперативни системи (системи во кои роботите заедно се борат да постигнат цел.)
3
Со зголемувањето на потребата за автоматизација и автономија, повеќе-роботските системи се повеќе наоѓаат примена во индустријата, логистиката, медицината како и во разни спасувачки и воени мисии. Многу се корисни поради тоа што ја зголемуваат ефикасноста, така што повеќе роботи можат да работат паралелно што го намалува времето на извршување, имаат подобра покриеност на разни терени, така што може да поминат поголеми површини за разлика од само еден робот и се повеќе робустни и сигурни поради тоа што доколку еден робот откаже или се заглави во одредена ситуација, останатите може да продолжат со задачата.
Други предности на повеќе-роботските системи се нивната скалабилност (може да се додаваат повеќе роботи во системот), подобро се справуваат во динамични средини (се прилагодуваат со помош на меѓусебната комуникација) и имаат колективна интелигенција (каде на паметен начин си ги поделуваат задачите со цел заштеда на време и ресурси).
Комуникација и координација меѓу роботите
Еден од најголемите предизвици во повеќе-роботските системи е ефикасната комуникација и координација меѓу роботите. Овие системи бараат оптимални методи за размена на информациите и за донесување одлуки, со цел да работат како една единка. Начинот на кој тие комуницираат е поврзан со перформансите на системот и неговата приспособливост во различни средини.
Двата основни типа на комуникација се централизирана и децентрализирана комуникација. Во системи со централизирана комуникација, постои централен контролер кој може да биде главен сервер или лидер робот, кој ги обработува податоците и испраќа инструкции до сите останати роботи. Овој пристап овозможува добра контрола и оптимизација на ресурсите, но има недостаток бидејќи целата функционалност зависи од контролерот. Доколку овој контролер престане со работа, целата комуникација пропаѓа. Децентрализираниот
4
пристап на комуникација се базира на донесување одлуки независно кај секој робот, базирајќи ја комуникацијата на комуникација со роботите во близина. Во овој систем не постои единствена точка на пад на системот, но може да дојде до потешкотии со координација и синхронизација помеѓу роботите.
Постојат повеќе алгоритми со кои повеќе-роботските системи се координираат во движењето и комуникацијата. Такви се Swarm Intelligence (ројна интелигенција), Flocking (групно движење) и Leader-Follower (Водич-Следбеници). Ројната интелигенција била инспириана од природата, особено од мравките, пчелите и рибите каде роботите разменуваат информации преку локални интеракции односно со оние роботи кои им се најблиску. Така комуницираат дроновите кои пребаруваат заедно во мисии за спасување. Групното движење (Flocking) е имитација на однесувањето на јатата птици и се базира на три основни правила:
Сепарација (пазат да не се удрат меѓусебно доколку се премногу блиску) Кохезија (се движат со цел да постигнат средно растојание помеѓу околните роботи за да не се оддалечат премногу)
Подредување (alignment, да бидат свртени во иста насока со останатите роботи)
Движењето со алгоритмот Водич-Следбеници се дефинира како движење во кое има еден или повеќе роботи кои се лидери или водичи, кои го дефинираат движењето на останатите роботи следбеници. Лидерот може да биде предодреден или динамички да се менува во зависност од условите.
5
Најголемите предизвици кои се јавуваат во комуникацијата се синхронизацијата на податоците, односно податоците мора да бидат точни и нови, предизвици со доцнење во комуникацијата, особено во динамични средини и предизвици во околини каде може да дојде до губење на сигнал и комуникација.
Примени на повеќе-роботски системи
Овие системи имаат широка примена во различни индустрии благодарение на нивната способност за автоматизација, колаборација и донесување одлуки. Индустриите кои ги користат овие системи добиваат зголемена ефикасност, сигурност и флексибилност бидејќи овие роботи извршуваат задачи кои се доста сложени и опасни за луѓето.
Еден од најуспешните комерцијални примени на повеќе-роботски системи е во автоматизацијата на магацините. Големи компании, како што е Amazon, користат Kiva роботи за оптимизирање на разни процеси. Овие роботи се движат
6
низ магацинот и автоматски ги транспортираат полиците со производи до работниците во магацинот. На некој начин, овие роботи ги прават полиците подвижни. Наместо луѓето да одат по производите, роботите ги носат до нив, со што се штеди на време. Овие роботи работат во децентрализирана мрежа, избегнувајќи судири преку алгоритми за координација и оптимизација на пакетите.
Ова е видео каде може да го погледнете истото: https://www.youtube.com/watch?v=ter-qR-7qSk
Во земјоделството, повеќе-роботските системи се користат за автоматизација на обработката на земјиштето и следење на состојбата на насадите. Овде најчесто се користат дронови кои автономно прелетуваат над земјоделските површини и собираат податоци за вегетацијата, почвата и временските услови. Постојат и напредни системи кои препознаваат здравствени проблеми на растенијата пред тие да станат видливи со голо око. Ова им помага на земјоделците при наводнувањето, употребата на ѓубрива и заштитата од штетници.
7
Слика 4. Роботи во земјоделството
Повеќе-роботските системи се користат и во воени и спасувачки мисии каде се собираат разни податоци, како податоци за непријателски територии, мисии за откривање мини, истражување поплавени области, при несреќи како пожари и земјотреси и слично.
Во иднина исто така овие роботи би нашле примена за полесно и побрзо истражување на вселената и вселенските објекти.
Улога на вештачката интелигенција во
повеќе-роботските системи
Повеќе роботските системи користат ВИ за подобра адаптација и донесување одлуки во разни околини. Такви области во кои се користи ВИ се области за компјутерски вид и обработка на слики, каде со помош на ВИ роботите успеваат да препознаат објекти, препреки и да ја анализираат околината. Друга примена е во обработката на природни јазици (NLP), каде роботите комуницираат со луѓе или меѓусебно, што е доста значајно за кооперација во околината. Исто така роботите користат Reinforcement learning што е дел од ВИ и им помага за симулација на разни околини во кои тие учат за понатаму полесно да се прилагодат.
8
Поврзаност на роботите и повеќе-роботските системи со родови студии
Роботските системи кои се користат во здравството, безбедноста или општиот јавен простор, треба да бидат дизајнирани со внимание на различни социјални групи, вклучувајќи и различни родови групи, со цел да се избегне дискриминација или нееднаквост.
На пример, ако повеќе-роботските системи се користат во здравството, како роботи за нега на постари лица или помош во домаќинството, важно е тие да бидат дизајнирани така што ќе одговараат на потребите на сите групи луѓе, без оглед на полот или родот.
Затоа, интеграцијата на ВИ во повеќе-роботските системи треба да вклучи етички и родови перспективи за да се обезбеди фер и инклузивен развој на технологијата.
9
Заклучок
Повеќе-роботските системи претставуваат значајна иновација во модерната роботика, овозможувајќи зголемена ефикасност, ефективност и сигурност во извршувањето на сложени задачи. Нивната способност за координација, адаптација и колективна интелигенција ги прави особено корисни во различни индустрии, вклучувајќи магацинска автоматизација, земјоделство, воени и спасувачки мисии. Благодарение на напредните методи за комуникација и соработка, овие системи можат да функционираат и во динамични и непредвидливи средини, каде што традиционалните роботски системи би биле помалку ефикасни.
Со континуираниот напредок во вештачката интелигенција, машинското учење и технологиите за автономно движење, се очекува дека повеќе-роботските системи ќе играат уште поголема улога во иднина. Тие би можеле да станат составен дел од истражувањето на вселената, каде што групи автономни роботи би работеле заедно во непознати и екстремни услови. Иако постојат предизвици поврзани со комуникацијата, координацијата и сигурноста на овие системи, тековните истражувања и иновации ветуваат решенија кои ќе ги надминат овие ограничувања.
Со зголемување на нивната примена, повеќе-роботските системи не само што ќе ја подобрат ефикасноста во разни индустрии, туку и ќе отворат нови можности за автоматизација и истражување во непознати области, носејќи значителни придобивки за човештвото.
10
Референци:
https://www.researchgate.net/profile/Lynne-Parker/publication/2476381_Editorial_Advan ces_in_Multi-Robot_Systems/links/00b7d525d99c78b05f000000/Editorial-Advances-in Multi-Robot-Systems.pdf
https://standardbots.com/blog/multi-robot-systems-what-they-are-how-they-work?srsltid =AfmBOopKEUW44OuZofF3VDrt9lDBEX5q0y6Di563VAdOGXefqzsR5WHB
11