Группа исследователей Южного федерального университета под руководством профессора Вячеслава Пшихопова занимаются "Разработкой теории и методов создания интеллектуальных позиционно-траекторных систем управления подвижными объектами в условиях неопределенности".В ходе исследований были разработаны методы распределенного управления группами автономных роботов в средах с препятствиями, базирующиеся на новых процедурах формирования неустойчивых состояний в фазовом пространстве системы управления.
Исследователи разработали методы планирования движением группы автономных роботов для сред с препятствиями, базирующиеся на эволюционных процедурах с применением теории графов. Среди основных достоинств предлагаемого метода следует отметить простоту корректировки алгоритма под новый критерий оптимальности, а также использование многомерного графа позволит выбирать траектории в фазовом пространстве переменных группы.
Ученые создали два метода навигации подвижных объектов в трехмерных средах с препятствиями: на основе метода потенциальных полей и на основе комбинации поискового D*- алгоритма и метода динамического окна.
Также был разработан метод навигации подвижных объектов в пространстве с нечеткими, контекстно-зависимыми стратегиями поведения с учетом динамики подвижного объекта. Метод нейросетевого планирования перемещения подвижных объектов, который предложили исследователи, обеспечивает интеллектуальное ситуационное планирование траекторий перемещения ПО в многомерном пространстве, характеризующимся наличием препятствий, обладающих подвижностью.
Результаты проекта могут быть использованы для решения задач гражданского и военного назначения для планирования перемещения автономных подвижных объектов в сложных недетерминированных средах.
Ссылки на публикации в рецензируемых научных журналах, включенных в базы данных WEB OF SCIENCE и SCOPUS:
http://wseas.org/wseas/cms.action?id=10192
http://wseas.org/wseas/cms.action?id=10192
http://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2015/jeas_1015_2661.pdf
http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=7364986&tag=1