novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.26.471-479novtexmech-1811Research ArticleРОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫROBOT, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMSСистема для управления роем роботов одним пультомA System for Robot Swarm Control with a Single Remote ControllerАмелинК. С.AmelinK.

К. С. Амелин, канд. физ.-мат. наук, директор центра ИИ и науки о данных

Санкт-Петербург

K. Amelin, Centre for AI and Data Science

 St. Petersburg, 199034

k.amelin@spbu.ruАрхиповИ. С.ArkhipovI.

И. С. Архипов, аспирант

Санкт-Петербург

I. Arkhipov

 St. Petersburg, 199034

st062084@student.spbu.ruГраничинО. Н.GranichinO.

О. Н. Граничин, д-р физ.-мат. наук, проф.

Санкт-Петербург

Granichin Oleg N., Dr. Sc. in Physics and Mathematics, Professor

 St. Petersburg, 199034

o.granichin@spbu.ruКиселеВ. А.KiselevV.

В. А. Киселев, студент

Санкт-Петербург

V. Kiselev

 St. Petersburg, 199034

st087340@student.spbu.ruЧерновА. О.ChernovA.

А. О. Чернов, аспирант

Санкт-Петербург

A. Chernov

 St. Petersburg, 199034

a.o.chernov@spbu.ruСанкт-Петербургский государственный университетРоссияSaint Petersburg State UniversityRussian Federation202504092025269471479Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20252025Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/1811

Управление роем роботов является одной из важнейших проблем беспилотной робототехники. В статье предлагается архитектура частично централизованной системы, позволяющей управлять роем роботов с помощью одного пульта, координируя весь рой как единую сущность. Предложенная система интегрирует внутригрупповую коммуникацию, алгоритм на основе протокола локального голосования для поддержания формации, метод преодоления разрывов соединения части роботов с пультом и алгоритм борьбы с шумами. Проведенные эксперименты демонстрируют эффективность предложенной системы даже в сложных и непредсказуемых условиях.

Robot swarm control is one of the most important tasks in the field of unmanned vehicles. The paper presents an architecture of semi-centralized system that allows one to control an entire robot swarm as a single entity with a single remote controller. The proposed system integrates intragroup communication, Local Voting Protocol-based algorithm for formation m aintenance, a method to overcome noises and communication breaks between some of the robots and the remote controller. Conducted experiments demonstrate the efficiency of the proposed system even in complex and unpredictable environments.

роевое управлениепротокол локального голосованияподдержание формацииswarm controllocal voting protocolformation maintenanceРабота выполнена при финансовой поддержке СПбГУ, шифр проекта 121061000159-6.The research was carried out with the financial support of St. Petersburg State University, project code 121061000159-6.ReferencesChen W., Liu J., Guo H., Kato N. Toward robust and intelligent drone swarm: challenges and future directions // IEEE Network. 2020. Vol. 34, N. 4. P. 278—283.Chen W., Liu J., Guo H., Kato N. Toward robust and intelligent drone swarm: challenges and future directions, IEEE Network, 2020, vol. 34, no, 4, pp. 278—283.Skorobogatov G., Barrado C., Salami E. Multiple UAV systems: a survey // Unmanned Systems. 2020. Vol. 8, N. 2. P. 149—169.Skorobogatov G., Barrado C., Salami E. Multiple UAV systems: a survey, Unmanned Systems, 2020, vol. 8, no. 2, pp. 149—169.Bu Y., Yan Y., Yang Y. Advancement challenges in UAV swarm formation control: a comprehensive review // Drones. 2024. Vol. 8, N. 7.Bu Y., Yan Y., Yang Y. Advancement challenges in UAV swarm formation control: a comprehensive review, Drones, 2024, vol. 8, no. 7.Amala Arokia Nathan R. J., Kurmi I., Bimber O. Drone swarm strategy for the detection and tracking of occluded targets in complex environments // Communications Engineering. 2023. Vol. 2.Amala Arokia Nathan R. J., Kurmi I., Bimber O. Drone swarm strategy for the detection and tracking of occluded targets in complex environments, Communications Engineering, 2023, vol. 2.Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б., Нгуен Т. К., Фам К. Ф. Планирование маршрутов полета БПЛА в задачах группового патрулирования протяженных территорий // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24. № 7. С. 374—381.Filimonov A. B., Filimonov N. B., Nguyen T. K., Pham Q. P. Planning of UAV flight routes in the problems of group patrolling of extended territories, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2023, vol. 24, no. 7, pp. 374—381.Do H., Hua H., Nguyen M., Nguyen V.-C., Nguyen H., Nga N. Formation control algorithms for multiple-UAVs: a comprehensive survey // EAI Endorsed Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems. 2021. Vol. 8. P. 170230.Do H., Hua H., Nguyen M., Nguyen V.-C., Nguyen H., Nga N. Formation control algorithms for multiple-UAVs: a comprehensive survey, EAI Endorsed Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, 2021, vol. 8, p. 170230.Амелин К. С., Амелина Н. О., Граничин О. Н., Сергеев С. Ф. Децентрализованное групповое управление роем автономных роботов без маршрутизации данных // Робототехника и техническая кибернетика. 2021. Т. 9, № 1. С. 42—48.Amelin K., Amelina N., Granichin O., Sergeev S. Decentralized group control of autonomous robots swarm without data rou ting, Robotics and Technical Cybernetics, 2021, vol. 9, no. 1, pp. 42—48 (in Russian).Каляев И. А., Капустян С. Г., Гайдук А. Р. Самоорганизующиеся распределенные системы управления группами интеллектуальных роботов, построенные на основе сетевой модели // Управление большими системами. 2010. № 30. С. 605—639.Kalyaev I. A., Kapustjan S., Gaiduk A. R. Self-organizing distributed control systems of intellectual robot groups constructed on the basis of network model, Large-Scale Systems Control, 2010, no. 30, pp. 605—639 (in Russian).Reynolds C. W. Flocks, herds, and schools: a distributed behavioral model // Computer Graphics. 1987. Vol. 21, N. 4. P. 25—34.Reynolds C. W. Flocks, herds, and schools: a distributed behavioral model, Computer Graphics, 1987, vol. 21, no. 4, pp. 25—34.Olfati-Saber R. Flocking for multi-agent dynamic systems: algorithms and theory // IEEE Transactions on Automatic Control. 2006. Vol. 51, N. 3. P. 401—420.Olfati-Saber R. Flocking for multi-agent dynamic systems: algorithms and theory, IEEE Transactions on Automatic Control, 2006, vol. 51, no. 3, pp. 401—420.Lissman P., Shollenberger C. Formation flight in birds // Science. 1970. Vol. 168. P. 1003—1005.Lissman P., Shollenberger C. Formation flight in birds, Science, 1970, vol. 168, pp. 1003—1005.Ren W. Consensus based formation control strategies for multi-vehicle systems // Proceedings of 2006 American Control Conference. 2006. P. 6.Ren W. Consensus based formation control strategies for multi-vehicle systems, Proceedings of 2006 American Control Conference, 2006, p. 6.Амелин К. С., Антал Е. И., Васильев В. И., Граничина Н. О. Адаптивное управление автономной группой беспилотных летательных аппаратов // Стохастическая оптимизация в информатике. 2009. Т. 5. С. 157—166.Amelin K., Antal E., Vasiliev V., Granichina N. Adaptive control of autonomous group of unmanned aerial vehicles, Stochastic Optimization in Informatics, 2009, vol. 5, pp. 157—166 (in Russian).Amelin K., Amelina N., Granichin O., Granichina O., Andrievsky B. Randomized algorithm for UAVs group flight optimization // IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline). 2013. P. 205—208.Amelin K., Amelina N., Granichin O., Granichina O., Andrievsky B. Randomized algorithm for UAVs group flight optimization, IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2013, pp. 205—208.Городецкий В. И., Бухвалов О. Л., Скобелев П. О., Майоров И. В. Современное состояние и перспективы индустриальных применений многоагентных систем // Управление большими системами. 2017. № 66. С. 94—157.Gorodetsky V. I., Bukhvalov O., Skobelev P. O., Mayorov I. Industrial applications of multi-agent systems: current state and prospects, Large-Scale Systems Control, 2017, no. 66, pp. 94—157 (in Russian).Amelina N., Fradkov A., Amelin K. Approximate consensus in multi-agent stochastic systems with switched topology and noise // 2012 IEEE International Conference on Control Applications. 2012. P. 445—450.Amelina N., Fradkov A., Amelin K. Approximate consensus in multi-agent stochastic systems with switched topology and noise, 2012 IEEE International Conference on Control Applications, 2012, pp. 445—450.Vergados D. J., Amelina N., Jiang Y., Kralevska K., Granichin O. Toward optimal distributed node scheduling in a multihop wireless network through local voting // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17, N. 1. P. 400—414.Vergados D. J., Amelina N., Jiang Y., Kralevska K., Granichin O. Toward optimal distributed node scheduling in a multihop wireless network through local voting, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2018, vol. 17, no. 1, p. 400—414.Amelin K., Granichin O., Sergeenko A., Volkovich Z. V. Emergent intelligence via self-organization in a group of robotic devices // Mathematics. 2021. Vol. 9, N. 12.Amelin K., Granichin O., Sergeenko A., Volkovich Z. V. Emergent intelligence via self-organization in a group of robotic devices, Mathematics, 2021, vol. 9, no. 12.Amelina N., Fradkov A., Jiang Y., Vergados D. J. Approximate consensus in stochastic networks with application to load balancing // IEEE Transactions on Information Theory. 2015. Vol. 61, N. 4. P. 1739—1752.Amelina N., Fradkov A., Jiang Y., Vergados D. J. Approximate consensus in stochastic networks with application to load balancing, IEEE Transactions on Information Theory, 2015, vol. 61, no. 4, pp. 1739—1752.Nedic A., Olshevsky A. Distributed optimization over time-varying directed graphs // IEEE Transactions on Automatic Control. 2015. Vol. 60, N. 3. P. 601—615.Nedic A., Olshevsky A. Distributed optimization over time-varying directed graphs, IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, vol. 60, no. 3, pp. 601—615.Erofeeva V., Granichin O., Uzhva D. Meso-scale coalitional control in large-scale networks // Automatica. 2025. Vol. 177. P. 112276.Erofeeva V., Granichin O., Uzhva D. Meso-scale coalitional control in large-scale networks, Automatica, 2025, vol. 177, p. 112276.Rawlings J. B., Mayne D. Q., Diehl M. Model predictive control: theory, computation, and design. Madison, Wisconsin: Nob Hill Publishing, 2017.Rawlings J. B., Mayne D. Q., Diehl M. Model predictive control: theory, computation, and design, Madison, Wisconsin, Nob Hill Publishing, 2017.Kalman R. E. Contributions to the theory of optimal control // Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana. 1960. Vol. 5. P. 102—119.Kalman R. E. Contributions to the theory of optimal control, Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana, 1960, vol. 5, pp. 102—119.Cohen A., Hasidim A., Koren T., Lazic N., Mansour Y., Talwar K. Online linear quadratic control // Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning. 2018. Vol. 80. P. 1029—1038.Cohen A., Hasidim A., Koren T., Lazic N., Mansour Y., Talwar K. Online linear quadratic control, Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, 2018, vol. 80, pp. 1029—1038.Goel G., Wierman A. An online algorithm for smoothed regression and LQR control // Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. 2019. Vol. 89. P. 2504—2513.Goel G., Wierman A. An online algorithm for smoothed regression and LQR control, Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2019, vol. 89, pp. 2504—2513.Balharith T., Alhaidari F. Round robin scheduling algorithm in CPU and cloud computing: a review // 2019 2nd International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS). 2019. P. 1—7.Balharith T., Alhaidari F. Round robin scheduling algorithm in CPU and cloud computing: a review, 2019 2nd International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS), 2019, pp. 1—7.Erofeeva V., Granichin O., Volodina E. Accelerated decentralized load balancing in multi-agent networks // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 161954—161967.Erofeeva V., Granichin O., Volodina E. Accelerated decentralized load balancing in Multi-Agent Networks, IEEE Access, 2024, vol. 12, pp. 161954—161967.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.