Методи та засоби безконфліктного обміну даними у групі мобільних робототехнічних платформ

https://doi.org/https://doi.org/10.23939/ujit2024.01.065
Надіслано: Березень 05, 2024
Прийнято: Квітень 30, 2024

Цитування за ДСТУ: Цмоць І. Г., Опотяк Ю. В., Обельовська К. М., Теслюк С. В. Методи та засоби безконфліктного обміну даними у групі мобільних робототехнічних платформ. Український журнал інформаційних технологій. 2024, т. 6, № 1. С. 65–75.
Citation APA: Tsmots I. G., Opotiak Yu. V., Obelovska K. M., & Tesliuk S. V. (2024). Methods and means of conflict-free data exchange in the group of mobile robotic platforms. Ukrainian Journal of Information Tecnology, 6(1), 65–75. https://doi.org/10.23939/ujit2024.01.065

1
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління
3
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна
4
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна

Під час використання груп мобільних робототехнічних платформ (МРП) виникають проблеми, пов’язані із керуванням окремими платформами, організацією співпраці в групі та забезпеченням управління групою загалом. Управління групою МРП передбачає керування діями окремих платформ для досягнення загальної мети групи. Для забезпечення управління групою МРП у такому випадку доцільно вибрати гібридний метод, що вимагає вирішення проблеми безконфліктного обміну даними та командами керування між МРП у групі. Для вирішення вказаної проблеми запропоновано удосконалити відповідні методи та засоби. Гібридний метод управління враховує переваги централізованого і розподіленого залежно від конкретних завдань та умов використання. Запропоновано для обміну даними за гібридного управління використовувати багатоканальний пристрій безконфліктного обміну із використанням методу часового розподілу ресурсів ОЗП. Показано, що глобальні мережі із низьким енергоспоживанням LPWANs (Low-Power Wide Area Networks) можна використовувати для передавання невеликих блоків даних із низькою швидкістю, організовуючи обмін із МРП. Запропоновано для передавання трафіку, некритичного до часу, застосовувати слотовий механізм СSMA/CA, а для критичного до часу – керований координатором доступ із використанням гарантованих часових слотів. Показано, що ефективність роботи мережі упродовж безконфліктного періоду доступу залежить від результатів розподілу гарантованих часових слотів між активними користувачами. Вибрано технологію LoRa для обміну даними на великих відстанях між МРП, яка на рівні управління доступом до фізичного середовища МАС дає змогу планувати передавання та управляти зв’язком між кінцевими пристроями та шлюзами, уникаючи зіткнень та оптимізуючи продуктивність мережі.

1. L. Heitlinger, R. Stock-Homburg and F.D. Wolf, "You Got the Job! Understanding Hiring Decisions for Robots as Organizational Members," 2022 17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI), Sapporo, Japan, 2022, pp. 530-540, doi: 10.1109/HRI53351.2022.9889444.

2. C. Li, J. Guo, S. Guo and Q. Fu, "Study on Collaborative Task Assignment of Sphere Multi-Robot based on Group Intelligence Algorithm," 2022 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), Guilin, Guangxi, China, 2022, pp. 1159-1164, doi: 10.1109/ICMA54519.2022.9856105.

3. R. Cao, X. Ma, C. Yu and P. Xu, "Framework of Industrial Robot System Programming and Management Software," 2019 14th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), Xi'an, China, 2019, pp. 1256-1261, doi: 10.1109/ICIEA.2019.8833854.

4. M. Shelkamy, C.M. Elias, D.M. Mahfouz and O.M. Shehata, "Comparative Analysis of Various Optimization Techniques for Solving Multi-Robot Task Allocation Problem," 2020 2nd Novel Intelligent and Leading Emerging Sciences Conference (NILES), Giza, Egypt, 2020, pp. 538-543, doi: 10.1109/NILES50944.2020.9257967.

5. J. Dai, H. Yoshiuchi and T. Matsuda, "Multi-Robot Work Assignment Methods for Effectiveness Improvement of Deploying Service Robots," 2019 IEEE 15th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Vancouver, BC, Canada, 2019, pp. 1224-1229, doi: 10.1109/COASE.2019.8843125.

6. M. Niemeyer, S. Pütz and J. Hertzberg, "A Spatio-Temporal-Semantic Environment Representation for Autonomous Mobile Robots equipped with various Sensor Systems," 2022 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI), Bedford, United Kingdom, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/MFI55806.2022.9913873.

7. A. Jalil and J. Kobayashi, "Experimental Analyses of an Efficient Aggregated Robot Processing with Cache-Control for Multi-Robot System," 2020 20th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), Busan, Korea (South), 2020, pp. 1105-1109, doi: 10.23919/ICCAS50221.2020.9268225.

8. K. Stark, T. Goldschmidt, J. Doppelhamer, P. Bihani and D. Goltz, "Cloud-based integration of robot engineering data using AutomationML," 2018 IEEE 14th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Munich, Germany, 2018, pp. 645-648, doi: 10.1109/COASE.2018.8560525.

9. M. Babcinschi, B. Freire, P. Neto, L.A. Ferreira, B.L. Señaris and F. Vidal, "AutomationML for Data Exchange in the Robotic Process of Metal Additive Manufacturing," 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Zaragoza, Spain, 2019, pp. 65-70, doi: 10.1109/ETFA.2019.8869079.

10. K. Narayanan, V. Honkote, D. Ghosh and S. Baldev, "Energy Efficient Communication with Lossless Data Encoding for Swarm Robot Coordination," 2019 32nd International Conference on VLSI Design and 2019 18th International Conference on Embedded Systems (VLSID), Delhi, India, 2019, pp. 525-526, doi: 10.1109/VLSID.2019.00118.

11. A. Zakhama, L. Charaabi, K. Jelassi and W. Mansour, "Software Design for Data Transfer Between an Industrial Robot and Vision System," 2018 15th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD), Yasmine Hammamet, Tunisia, 2018, pp. 385-389, doi: 10.1109/SSD.2018.8570661.

12. M. Vorderer, A. Verl, F. Kretschmer and T. Ringhoffer, "Platform for Information Exchange in Versatile Production Systems," 2018 25th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP), Stuttgart, Germany, 2018, pp. 1-5, doi: 10.1109/M2VIP.2018.8600888.

13. M. Alsayegh, A. Dutta, P. Vanegas and L. Bobadilla, "Lightweight Multi-robot Communication Protocols for Information Synchronization," 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Las Vegas, NV, USA, 2020, pp. 11831-11837, doi: 10.1109/IROS45743.2020.9341480.

14. X. Wang, İ. Mutlu, F. Rani, L. Drowatzky and L. Urbas, "A Comparative Study to Evaluate the Performance of Communication Protocols for Process Industry," 2022 32nd International Telecommunication Networks and Applications Conference (ITNAC), Wellington, New Zealand, 2022, pp. 170-177, doi: 10.1109/ITNAC55475.2022.9998327.

15. N. Koul, N. Kumar, A. Sayeed, C. Verma and M.S. Raboaca, "Data Exchange Techniques for Internet of Robotic Things: Recent Developments," in IEEE Access, vol. 10, pp. 102087-102106, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3209376.

16. D. Aloisi and A. Cristofaro, "Consensus and formation control of unicycle-like robots with discontinuous communication protocols," 2022 European Control Conference (ECC), London, United Kingdom, 2022, pp. 1055-1060, doi: 10.23919/ECC55457.2022.9838045.

17. A.M. Vegni, V. Loscrí, C.T. Calafate and P. Manzoni, "Communication Technologies Enabling Effective UAV Networks: A Standards Perspective," in IEEE Communications Standards Magazine, vol. 5, no. 4, pp. 33-40, December 2021, doi: 10.1109/MCOMSTD.0001.2000074.

18. Cruz, S.C.D.S.; Ahmed Ouameur, M.; Figueiredo, F.A.P.D. Reinforcement Learning-based Wi-Fi Contention Window Optimization. Preprints 2022, 2022110011, doi: 10.20944/preprints 202211.0011.v1.

19. Kim, T.-W., & Hwang, G.-H. (2021). Performance Enhancement of CSMA/CA MAC Protocol Based on Reinforcement Learning. Journal of Information and Communication Convergence Engineering, 19(1), 1‑7. doi:10.6109/JICCE.2021.19.1.1

20. Khattab, T.M.S., El-Hadidi, M.T., Mourad, H-A.M.: Analysis of Wireless CSMA/CA Network Using Single Station Superposition (SSS). AEU – International Journal of Electronics and Communications, 56/2, pp. 73‑83, 2002.

21. Mahmoud Gamal, Nayera Sadek, Mohamed R.M. Rizk, Magdy Abd ElAzim Ahmed, Optimization and modeling of modified unslotted CSMA/CA for wireless sensor networks, Alexandria Engineering Journal, vol. 59, issue 2, 2020, pp. 681-691, ISSN 1110-0168, doi:10.1016/j.aej.2020.01.035

22. F. Masud, A. Abdullah, A. Altameem, G. Abdul-Salaam, and F. Muchtar, "Traffic Class Prioritization-Based Slotted-CSMA/CA for IEEE 802.15.4 MAC in Intra-WBANs," Sensors, vol. 19, no. 3, p. 466, Jan. 2019, doi: 10.3390/s19030466.

23. Kim, S. Enabling WLAN and WPAN Coexistence via Cross-Technology Communication. Sensors 2022, 22, 707. doi:10.3390/s22030707

24. Kovtun V, Izonin I, Gregus M (2022) Modeling a session of subject-system interaction in a wireless communication infrastructure with a mixed resource. PLoS ONE 17(7), doi:10.1371/journal.pone.0271536

25. Liskevych, R. I., Liskevych, O. I., Obelovska, K. M., & Panchyshyn, R. P. (2021). Improved algorithm for the packet routing in telecommunication networks. Ukrainian Journal of Information Technology3(1), 114‑119, doi:10.23939/ujit2021.03.114

26. National Instrument, Introduction to Wireless LAN Measurements: From 802.11 a to 802.11ac. 2014. Available online: http://download.ni.com/evaluation/rf/Introduction_to_WLAN_Testing.pdf

27. Tsmots, I. G., Teslyuk, V. M., Opotiak, Yu. V., & Oliinyk, O. O. (2023). Development of the scheme and improvement of the motion control method of a group of mobile robotic platforms. Ukrainian Journal of Information Technology, 5(2), 97‑104. https://doi.org/10.23939/ujit2023.02.097

28. Best uses of wireless IoT communication technology. Available online: https://industrytoday.com/best-uses-of-wireless-iot-communication-technology/