Модель децентрализованной киберфизической системы, устойчиво функционирующей в изменяющемся окружении

Рассматриваются вопросы децентрализации и динамического перераспределения ролей в киберфизических системах (КФС), предназначенных для работы в изменяющемся окружении и, в особенности, в открытых пространствах, где существуют повышенные риски поломки модулей и потери связи. В частности, исследуются методы децентрализации алгоритмов управления поведением КФС и обеспечения избыточности их компонентов и связей. Выявлен ряд требований к подобным системам и отмечено, какие ограничения в существующих подходах препятствуют реализации систем, удовлетворяющих этим требованиям, на физическом, сетевом и прикладном уровнях. Для каждого уровня предложены модели поведения КФС, которые обеспечивают автономное распределение инфраструктурных ролей между компонентами. Выполнено формальное описание этих моделей с помощью диаграмм деятельности. Это позволило выполнить синтез структурно-параметрической модели автономной мобильной КФС, ориентированной на функционирование на открытых территориях в условиях динамического окружения и решение прикладных задач, выполняемых посредством согласованного взаимодействия групп мобильных агентов. Модель отражает процесс функционирования автономных мобильных КФС в динамических средах и учитывает аспекты устойчивости системы и ее реакции на деструктивные воздействия. К преимуществам предложенных моделей относятся децентрализация задач, отсутствие центральных, критических узлов и узких мест, отсутствие требований прямой видимости между устройствами, малого расстояния между ними, стационарности устройств, возможность работы в неисследованном окружении. Разрабатываемые решения ориентированы на применение, прежде всего, в сфере бизнеса и пригодны для использования, к примеру, на промышленных предприятиях, оснащенных мобильными робототехническими устройствами с камерами, при обработке сельскохозяйственных угодий и т. д. Другой сферой применения является выполнение территориальных исследований, спасательных операций. Применение программно-аппаратных комплексов, реализующих предложенный подход, позволит более точно выполнять изучение местности, в том числе неисследованных территорий с ограниченной доступностью для человека.

1. Shi W., Cao J., Zhang Q., Li Y., Xu L. Edge Computing: Vision and Challenges // IEEE Internet of Things Journal. 2016. Vol. 3, N. 5. P. 637—646.

2. ISO/IEC 7498-1:1994 Information technology — Open Systems Interconnection — Basic Reference Model: The Basic Model. 1994. 68 p.

3. Lavric A., Popa V. A LoRaWAN: Long range wide area networks study // International Conference on Electromechanical and Power Systems (SIELMEN). 2017. P. 417—420.

4. Cagatan G. K. B., Magsumbol J. A. V., Baldovino R., Sybingco E., Dadios E. P. Connectivity analysis of wireless sensor network in two-dimensional plane using Castalia simulator // 9th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment and Management (HNICEM). 2017. P. 1—8.

5. Barriquello C. H., Bernardon D. P., Canha L. N., de Silva F. E. S., Porto D. S., da Silveira Ramos M. J. Performance assessment of a low power wide area network in rural smart grids // 52nd International Universities Power Engineering Conference (UPEC). 2017.P. 1—4.

6. Rabie T., Suleiman S. A novel wireless mesh network for indoor robotic navigation // 5th International Conference on Electronic Devices, Systems and Applications (ICEDSA). 2016. P. 1—4.

7. Jiménez A. C., GarcÍa-DÍaz V., Bolaños S. A decentralized framework for multi-agent robotic systems // Sensors. 2018. Vol. 18, N. 2. P. 417.

8. Kakamoukas G. A., Sarigiannidis P. G., Economides A. A. FANETs in Agriculture-A routing protocol survey // Internet of Things. 2020. P. 100183.

9. Khan A., Aftab F., Zhang Z. Self-organization based clustering scheme for FANETs using Glowworm Swarm Optimization // Physical Communication. 2019. Vol. 36. P. 100769.

10. Srinivasan S. Design and use of managed overlay networks: thesis. Georgia Institute of Technology, 2007.

11. Majcherczyk N., Jayabalan A., Beltrame G., Pinciroli C. Decentralized connectivity-preserving deployment of large-scale robot swarms // 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2018. P. 4295—4302.

12. Guo Y., Hu X., Hu B., Cheng J., Zhou M., Kwok R. Y. Mobile cyber physical systems: Current challenges and future networking applications // IEEE Access. 2017. Vol. 6. P. 12360—12368.

13. Foehr M., Vollmar J., Calà A., Leitão P., Karnouskos S., Colombo A. W. Engineering of next generation cyber-physical automation system architectures // Multi-Disciplinary Engineering for Cyber-Physical Production Systems. Springer, Cham, 2017. P. 185—206.

14. Schneider G. F., Wicaksono H., Ovtcharova J. Virtual engineering of cyber-physical automation systems: The case of control logic // Advanced Engineering Informatics. 2019. Vol. 39. P. 127—143.

15. Okpoti E. S., Jeong I. J. A reactive decentralized coordination algorithm for event-driven production planning and control: A cyber-physical production system prototype case study // Journal of Manufacturing Systems. 2021. Vol. 58. Part A. P. 143—158.

16. Lambrou T. P., Panayiotou C. G. A Survey on Routing Techniques Supporting Mobility in Sensor Networks // Proceedings of the 5th international conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Networks (MSN’09). 2009. P. 78—85.

17. The Zone Routing Protocol (ZRP) for Ad Hoc Networks. URL: https://tools.ietf.org/html/draft-ietf-manet-zone-zrp-04 (дата обращения: 18.09.2021).

18. Ratasich D., Höftberger O., Isakovic H., Shafique M., Grosu R. A self-healing framework for building resilient cyberphysical systems // 2017 IEEE 20th International Symposium on Real-Time Distributed Computing (ISORC). 2017. P. 133—140.

19. Höftberger O., Obermaisser R. Ontology-based runtime reconfiguration of distributed embedded real-time systems // 16th IEEE International Symposium on Object/component/serviceoriented Real-time distributed Computing (ISORC 2013). 2013. P. 1—9.

20. Pallás-Areny R., Webster J. Sensors and Signal Conditioning. New York, John Wiley & Sons, 2001.

21. U. S. Access Board Draft Information and Communication Technology (ICT) Standards and Guidelines (U. S. Access Board, Washington, DC). 2010. URL: https://www.accessboard. gov/attachments/article/560/draft-rule2010.pdf (дата обращения: 18.09.2021).

22. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.

23. Городецкий В. И., Ларюхин В. Б., Скобелев П. О. Концептуальная модель цифровой платформы для киберфизического управления современным предприятием. Часть 1. Цифровая платформа и цифровая экосистема // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20, № 6. С. 323—332.

24. Городецкий В. И., Ларюхин В. Б., Скобелев П. О. Концептуальная модель цифровой платформы для киберфизического управления современным предприятием. Часть 2. Цифровые сервисы // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20, № 7. С. 387—397.

25. Кычкин А. В., Николаев А. В. Архитектура киберфизической системы управления проветриванием подземного горнодобывающего предприятия на базе платформы интернета вещей // Мехатроника, автоматизация, управление. 2021. Т. 22, № 3. С. 115—123.

26. Ковалев С. П. Проектирование гетерогенных киберфизических систем с применением теории категорий // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23, № 2. С. 59—67.