Показаны результаты исследования применимости нейронных сетей для распределения задач в группах мобильных роботов. Использование известных подходов на основе методов перебора, графовых методов, математического и динамического программирования, классических методов при распределении задач в процессах с высокой динамикой, что характерно для коллективной робототехники, ограничивается их вычислительной сложностью, а эффективная реализация – ресурсами и быстродействием бортовых устройств мобильных роботов. Предложенный алгоритм позволяет эффективно распределять ресурсы по отдельным роботам группы в соответствии с выбранными критериями оптимальности в условиях ограниченных аппаратно-программных бортовых систем управления. В качестве критериев оптимальности используются минимальные энергетические затраты на выполнение задачи, быстродействие реализации операций, близость робота к месту выполнения задачи. Рассмотрена специфика модели рабочего пространства, формализованы цели функционирования роботов и определено множество решаемых коллективом задач. Выбрана структура нейронной сети и необходимый набор параметров для достижения наибольшей эффективности процесса распределения задач. Для реализации предложенного подхода был разработан вычислительный алгоритм в среде Matlab на примере группы, состоящей из четырех роботов. Представлены алгоритм программной реализации и результаты моделирования.

Results of research of applicability of neural networks for distribution of tasks in groups of mobile robots are shown. The use of known approaches based on search methods, graph methods, mathematical and dynamic programming, classical methods in the distribution of tasks in processes with high dynamics, which is typical for collective robotics, is limited by their computational complexity, and effective implementation – resources and performance of onboard devices of mobile robots. The proposed algorithm makes it possible to efficiently allocate resources to individual robots of the group in accordance with the selected optimality criteria in conditions of limited hardware and software onboard control systems. The criteria of optimality are the minimum energy costs for the task, the speed of operations, the proximity of the robot to the place of the task. The specificity of the working space model is considered, the goals of robots functioning are formalized and the set of tasks solved by the team is determined. The structure of the neural network and the necessary set of parameters to achieve the highest efficiency of the task distribution process are selected. To implement the proposed approach, a computational algorithm was developed in the Matlab environment on the example of a group consisting of four robots. The algorithm of software implementation and simulation results are presented.