Геомониторинг техногенных объектов с применением робототехники на основе теории мультиагентных систем
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Геомониторинг техногенных объектов с применением робототехники на основе теории мультиагентных систем

Геомониторинг техногенных объектов с применением робототехники на основе теории мультиагентных систем

Картография и геоинформатика
УДК: 528.9:621.865.8
DOI: 10.33764/2411-1759-2019-24-4-120-131
И. А. Кноль 1
Год: 2019
Том: 24
№: 4
Страницы: 120 - 131
1 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск

Финансирование: -

Аннотация:

В настоящее время робототехника и теория мультиагентных систем применяются в МЧС, транспортной сфере, торговле, однако, в геодезии теория мультиагентных систем в настоящее время не используется. В статье описана методика геомониторинга техногенных объектов с применением робототехники на основе теории мультиагентных систем, приведены результаты эксперимента. Для сравнения разработанной методики с традиционными геодезическими методами в статье приводятся результаты геомониторинга лабораторного корпуса СГУГиТ, получаемые геороботом и геометрическим нивелированием короткими лучами (сравнение реализовано по двум параметрам – точность и время). Сформулирован вывод о том, что измерения, полученные при помощи робототехнических устройств, имеют меньшую точность по сравнению с методом геометрического нивелирования короткими лучами, но при необходимости оперативного мониторинга техногенных объектов в процессе ликвидации чрезвычайной ситуации данная точность является допустимой. Изложенную в статье методику геомониторинга техногенных объектов с применением робототехники на основе теории мультиагентных систем рекомендуется рассматривать как первичный контроль, используемый в сложных условиях съемки, за которым должно следовать применение традиционных методов, дающих высокую точность измерений.

Ключевые слова (RU):

теория мультиагентных систем, геомониторинг, роботизированное устройство, техногенный объект, пространственно-временное состояние, геоинформационные ресурсы, web-приложение

Ключевые слова (EN):

theory of multi-agent systems, geomonitoring, robotic device, technogenic object, spatio-temporal state, geoinformation resources, web application

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Геоинформатика : учеб. для студ. вузов / Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, В. С. Тикунов и др. ; под ред. В. С. Тикунова. – М. : Академия, 2005. – 480 с.
  2. Pinde Fu, Jiulin Sun. Web GIS: principles and applications. – 1st ed. – Esri Press, 380 New York Street, Redlands, California. – P. 16.
  3. Карпик А. П. Методологические и технологические основы геоинформационного обеспечения территорий. – Новосибирск : СГГА, 2004. – 259 с.
  4. Зонирование и межевание земель, прилегающих к ядерным полигонам, для целей их хозяйственного использования (на примере Семипалатинского испытательного ядерного полигона / Г. А. Уставич, Я. Г. Пошивайло, А. В. Дубровский, Б. Ж. Ахметов, А. О. Пошивайло // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 4 (36). – С. 145–160.
  5. Лисицкий Д. В., Чернов А. В. Теоретические основы трехмерного кадастра объектов недвижимости // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 153–170.
  6. Методологические принципы системы точной спутниковой навигации подвижных объектов с использованием наземной инфраструктуры ГЛОНАСС / А. П. Карпик и др. // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2014. – № 5. – С. 69–74.
  7. Горяинов И. В. Экспериментальные исследования применения обратной линейноугловой засечки для оценки стабильности пунктов плановой деформационной геодезической сети // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 1. – С. 28–39.
  8. Исследование методов определения геометрических параметров вращающихся агрегатов по данным лазерного сканирования / С. Г. Могильный, А. А. Шоломицкий, А. В. Иванов, А. В. Середович, Е. К. Лагутина, А. В. Мартынов // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 3. – С. 89–107.
  9. Краев А. Н., Новиков Ю. А. Геодезические наблюдения за осадками здания в рамках проведения геотехнического мониторинга // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 1. – С. 28–41.
  10. Лазерный деформограф и вариации приливной деформации во времени / В. Ю. Тимофеев, В. М. Семибаламут, Д. Г. Ардюков, А. В. Тимофеев, Ю. Н. Фомин, Е. И. Грибанова, Е. В. Бойко, С. В. Панов, М. Д. Парушкин // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 1. – С. 42–58.
  11. Чан Тхань Шон, Кузин А. А. Алгоритм преобразования координат из геоцентрической системы в топоцентрическую и его применение при строительстве во Вьетнаме // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 1. – С. 59–71.
  12. Войнаровский А. Е., Тихонов С. Г. Калибровка наземного лазерного сканера по сканам испытательного полигона // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С. 5–18.
  13. Гордеев В. Ф., Малышков С. Ю., Поливач В. И. Геофизический мониторинг опасных техногенных проявлений на подрабатываемых территориях // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С. 35–44.
  14. Каленицкий А. И., Соловицкий А. Н. О развитии многоуровневых построений на геодинамическом полигоне при освоении недр Кузбасса // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С. 45–55.
  15. Камнев И. С. Исследование технологии лазерного сканирования при инженерногеодезических изысканиях для ремонта автодороги // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 2. – С. 67–77.
  16. ГОСТ Р 22.1.12–2005. Структурированная система мониторинга и управления Инженерными системами зданий и сооружений. Общие требования. – М. : ИПК, Изд-во стандартов, 2005.
  17. Бугакова Т. Ю. К вопросу оценки риска геотехнических систем по геодезическим данным // ГЕО-Сибирь-2011. VII Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19–29 апреля 2011 г.). – Новосибирск : СГГА, 2011. Т. 1, ч. 1. – С. 151–157.
  18. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. Философия, психология, информатика. – М. : Эдиториал, 2002. – С. 8.
  19. Евгенев Г. Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности // Информационные технологии. – 2000. – № 4. – С. 2–7.
  20. Рыгалов А. Ю., Кубарьков Ю. П. Применение мультиагентных систем в электроэнергетике // Сборник трудов Кольского научного центра РАН, 2012. – С. 102–105.
  21. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. – 2-е изд. – М. : Вильямс, 2007. – 1410 с.
  22. Чекинов С. Г. Интеллектуальные программные исполнительные устройства (агенты) в системах связи // Информационные технологии. – 2001. – № 4. – С. 6–11.
  23. Бугакова Т. Ю., Шляхова М. М., Кноль И. А. Структурная декомпозиция объекта методами математического моделирования с последующей визуализацией на основе WebGL // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18–22 апреля 2016 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. – C. 142–147.
  24. Коичи Мацуда, Роджер Ли. WebGL: программирование трехмерной графики / Пер. с англ. А. Н. Киселев. – М. : ДМК Пресс, 2015. – 494 с.
  25. Еременко О. С. Сравнение трехмерных интернет-технологий [Электронный ресурс] // Молодежный научный форум «Технические и математические науки» : электр. сб. ст. по мат. XI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 4(11). – Режим доступа: https://nauchforum.ru/archive/MNF_tech/4(11).pdf (дата обращения: 30.10.2019).
  26. Бугакова Т. Ю. Моделирование изменения пространственно-временного состояния инженерных сооружений и природных объектов по геодезическим данным // Вестник СГУГиТ. – 2015. – Вып. 1 (29). – С. 34–42.
  27. Multi-agent reinforcement learning in sequential social dilemmas / J. Z. Leibo, V. Zambaldi, M. Lanctot, J. Marecki, T. Graepel // In Proceedings of the 16th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. – 2017. – P. 464–473.
  28. Shoham Y., Powers R., Grenager T. If multi-agent learning is the answer, what is the question? // Artificial Intelligence. – 2007. – Vol. 171(7). – P. 365–377.
  29. Opponent modeling in deep reinforcement learning / H. He, J. Boyd-Graber, K. Kwok, H. Daumé III // In Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning. – 2016. – P. 1804–1813.
  30. Ad hoc autonomous agent teams: collaboration without pre-coordination / P. Stone, G. Kaminka, S. Kraus, J. Rosenschein // In Proceedings of the 24th AAAI Conference on Artificial Intelligence. – 2010. – P. 1504–1509.
  31. Genter K., Laue, T., Stone P. Three years of the RoboCup standard platform league dropin player competition: Creating and maintaining a large scale ad hoc teamwork robotics competition // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. – 2017. – Vol. 31(4). – P. 790–820.