ОЦЕНКА АППАРАТНОГО СОСТАВА БОРТОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ НА ОСНОВЕ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
Аннотация
При создании современных робототехнических комплексов (РТК) наблюдается значитель- ное разнообразие как аппаратных, так и программных решений, что создаёт дополнительные сложности при подборе рационального аппаратного и программного состава для обеспечения требуемой вычислительной мощности и эффективного решения поставленных задач. С одной стороны, зачастую приходится работать с уже установленным набором вычислительных ком- плексов (ВК), составляющих бортовую вычислительную систему (БВС) РТК, что существенно ограничивает возможности изменения программного состава и вынуждает адаптировать алго- ритмы под фиксированные аппаратные ресурсы. С другой стороны, при наличии возможности изменения или создания нового аппаратного состава возникает задача выбора такой аппаратной компоновки, которая сможет удовлетворить вычислительным потребностям решаемых задач. В данной статье предлагается методика оценки аппаратного состава БВС РТК на основе ре- шаемых задач, опирающаяся на использование многоверсионного программирования и построение паспортов решений. Каждый из вариантов программных решений для конкретной задачи допол- няется в виде структурированного паспорта, содержащего как количественные, так и качест- венные характеристики, что позволяет проводить их детальный сравнительный анализ. На осно- ве этих паспортов решений разрабатывается математическая модель, позволяющая подобрать набор вычислителей, способных обеспечить выполнение всех поставленных задач при одновремен- ной минимизации суммарной стоимости, энергопотребления или других эксплуатационных харак- теристик БВС. Математически рассматриваемая задача сводится к обобщённой задаче о муль- типликативном многомерном рюкзаке с мультивыбором и дополнительными ограничениями, что позволяет учитывать как ресурсные, так и топологические зависимости между решаемыми за- дачами. Приведены результаты экспериментов, выполненных с использованием разработанного экспериментального стенда, которые демонстрируют практическую применимость методики и подтверждают возможность её использования для получения количественных оценок вариантов аппаратного состава БВС РТК. Данный подход может быть адаптирован для различных типов РТК, что позволяет использовать его в смежных исследованиях в области оптимизации вычисли- тельных систем для робототехнических комплексов
Список литературы
1. Valavanis K.P., Saridis G.N. Intelligent robotic systems: theory, design and applications // Springer
Science & Business Media. – 2012. – Vol. 182.
2. Lai R., Lin W., Wu Y. Review of Research on the Key Technologies, Application Fields and Development
Trends of Intelligent Robots // International Conference on Intelligent Robotics applications.
– Springer, Cham, 2018. – P. 449-458.
3. Макаров И.М., Лохин В.М. Интеллектуальные системы автоматического управления. – М.:
Физматлит, 2001.
4. Rault R., Trentesaux D. Artificial intelligence, autonomous systems and robotics: legal innovations //
Service Orientation in Holonic and Multi-Agent Manufacturing: Proceedings of SOHOMA 2017.
– 2018. – P. 1-9.
5. Суминов К.А., Бочаров Н.А. Исследование ограничений применимости микропроцессоров ряда
Эльбрус для решения задач технического зрения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2022.
– № 1 (225). – С. 279-288. – DOI: 10.18522/2311-3103-2022-1-279-288. – EDN GABABO.
6. Rojas-Perez L.O., Martínez-Carranza J. On-board processing for autonomous drone racing: An overview
//Integration. – 2021. – Vol. 80. – P. 46-59.
7. Gonzalez-Arjona D. et al. On-board implementation // Modern Spacecraft Guidance, Navigation, and
Control. – Elsevier, 2023. – P. 685-712.
8. Кирилюк М.А., Бочаров Н.А., Парамонов Н.Б., Суминов К.А. Разработка и оценка эффективно-
сти метода организации вычислений на специализированных вычислительных системах с кван-
товым сопроцессором // Приборы. – 2024. – № 3 (285). – С. 12-20. – EDN TPQGGM.
9. Парамонов Н.Б., Минин И.В. Многоверсионное моделирование в ходе проектирования инфор-
мационных систем // Межотраслевая информационная служба. – 2014. – № 1. – С. 40-44.
10. Chen Liming, Avlzlenlsn Algirdas. Version Programming: A Fault-Tolerance Approach to Reliability
of Software Operation // IEEE Transactions on Software Engineering. – 1985. – Vol. SE-11, No. 12.
11. Martello S. Knapsack problems: Algorithms and computer implementations. – John Wiley & Sons,
New York, NY United States, 1990. – 296 p. – ISBN:978-0-471-92420-3.
12. Суминов К.А. Метод формирования многоверсионных библиотек функциональных программ
бортовых вычислительных систем робототехнических комплексов // Приборы. – 2025. – № 1
(295). – С. 7-13.
13. Bocharov N., Slavin O., Suminov K., Paramonov N. Modeling of Technical Vision System of Robots
Based on Elbrus Microprocessors // IEEE Proccedings of 5th International Conference on Control Systems,
Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA), Lipetsk, 08–10 ноября
2023 года. Vol. 5. – Lipetsk: Lipetsk State Technical University, 2023. – P. 572-577. – DOI:
10.1109/SUMMA57301.2022.9974116. – EDN FMKKQO.
14. Pérez L. et al. Robot guidance using machine vision techniques in industrial environments: A comparative
review // Sensors. – 2016. – Vol. 16, No. 3. – P. 335.
15. Фельдман В.М., Волин В.С., Черепанов С.А. [и др.]. Решение задач робототехники на перспек-
тивных отечественных вычислителях // Приборы. – 2021. – № 5 (251). – С. 28-35. – EDN
EKDPQG.
16. Gasparetto A. et al. Path planning and trajectory planning algorithms: A general overview // Motion
and operation planning of robotic systems: Background and practical approaches. – 2015. – P. 3-27.
17. Бычков И.Н., Чучко П.А. Решения для средств вычислительной техники на основе процессора
"Эльбрус-8СВ" // Наноиндустрия. – 2019. – № S(89). – С. 57-59. – DOI:
10.22184/NanoRus.2019.12.89.57.59. – EDN EEYLIT.
18. Бычков И.Н., Лобанов И.Н., Молчанов И.А. Вычислительная техника на основе аппаратно-
программной платформы "Эльбрус" для перспективных информационных систем // Приборы.
– 2018. – № 8 (218). – С. 14-20. – EDN YQWZGX.
19. Ким А.К., Перекатов В.И., Сахин Ю.Х. Развитие и реализация архитектуры вычислительных
комплексов серии "Эльбрус" для решения задач ракетно-космической обороны // Вопросы ра-
диоэлектроники. – 2010. – Т. 3, № 3. – С. 5-17. – EDN NZGZMX.
20. Ким А.К., Волконский В.Ю., Груздов Ф.А. [и др.]. Микропроцессорные вычислительные ком-
плексы с архитектурой "Эльбрус" и их программное обеспечение // Вопросы радиоэлектрони-
ки. – 2009. – Т. 4, № 3. – С. 5-37.
21. Руководство по эффективному программированию на платформе «Эльбрус». – URL:
http://www.mcst.ru/elbrus_prog электронный ресурс (дата обращения 12.12.2024).
