Currently, the coordinated use of autonomous underwater vehicles groups seems to be the most promising and ambitious technology to provide a solution to the whole range of oceanographic problems. Complex and large-scale underwater operations usually involve long stay activities of robotic groups under the limited vehicle’s battery capacity. In this context, available charging station within the operational area is required for long-term mission implementation. In order to ensure a high level of group performance capability, two following problems have to be handled simultaneously and accurately – to allocate all tasks between vehicles in the group and to determine the recharging order over the extended period of time. While doing this, it should be taken into account, that the real world underwater vehicle systems are partially self-contained and could be subjected to any malfunctions and unforeseen events.
The article is devoted to the suggested two-level dynamic mission planner based on the rendezvous point selection scheme. The idea is to divide a mission on a series of time-limited operating periods with the whole group rendezvous at the end of each period. The high-level planner’s objective here is to construct the recharging schedule for all vehicles in the group ensuring well-timed energy replenishment while preventing the simultaneous charging of a plenitude of robots. Based on this schedule, mission is decomposed to assign group rendezvous to each regrouping event (robot leaving the group for recharging or joining the group after recharging). This scheme of periodic rendezvous allows group to keep up its status regularly and to re-plan current strategy, if needed, almost on-the-fly. Low-level planner, in return, performs detailed group routing on the graph-like terrain for each operating period under vehicle’s technical restrictions and task’s spatiotemporal requirements. In this paper, we propose the evolutionary approach to decentralized implementation of both path planners using specialized heuristics, solution improvement techniques, and original chromosome-coding scheme. Both algorithm options for group mission planner are analyzed in the paper; the results of computational experiments are given.Применение скоординированных групп автономных подводных роботов представляется наиболее перспективной и многообещающей технологией, обеспечивающей решение самого широкого спектра океанографических задач. Групповое выполнение комплексных широкомасштабных миссий, как правило, связано с длительным пребыванием роботов в заданной акватории, что в условиях ограниченной энергоемкости аккумуляторных батарей возможно только при наличии специализированных док-станций для ее пополнения. С целью обеспечения высокого уровня работоспособности действующей группировки возникают две параллельные задачи: эффективно распределить задания миссии между членами группы и определить порядок подзарядки роботов на длительном промежутке времени. При этом необходимо учитывать, что реальные робототехнические системы функционируют в динамической подводной среде, а значит, могут подвергаться влиянию непредвиденных событий и различного рода неполадок.
В данной статье предлагается двухуровневый подход к динамическому планированию групповой стратегии, основанный на декомпозиции миссии на последовательность рабочих периодов с обязательным сбором действующей группировки по окончанию каждого из них. Задача планировщика на верхнем уровне заключается в составлении такого расписания циклов зарядки для всех аппаратов в группе, которое обеспечивало бы своевременное пополнение батарей при недопущении одновременной зарядки большого количества роботов. На основе выбранного расписания осуществляется декомпозиция миссии таким образом, чтобы каждый сбор группы сопровождался либо выходом робота из группы для осуществления подзарядки, либо возвращением в группу уже заряженного аппарата. Такая схема позволяет отслеживать статус группы и осуществлять оперативное перепланирование при изменении ее состава. Маршрутизация группы на каждом рабочем периоде осуществляется низкоуровневым планировщиком, работающим на графе целей и учитывающим технические возможности всех аппаратов в группе, а также все действующие ограничения и требования к выполнению конкретных задач. В статье предлагается эволюционный подход к децентрализованной реализации обоих планировщиков с применением специализированных эвристик, процедур улучшения решений и оригинальных схем кодирования и оценки решений; приводятся результаты вычислительных экспериментов
