ПОЛНЫЙ ФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ В ИССЛЕДОВАНИИ РАБОТЫ БЛОКА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕЗДА ПЕРЕКРЕСТКА БЕСПИЛОТНЫМ ТРАНСПОРТНЫМ СРЕДСТВОМ

Проведена статистическая оценка компьютерной модели блока управления мультиагентных робототехнических систем. Рассмотрен алгоритм, который реализует достижение роботами-агентами единой цели – пересечь перекресток с максимальной скоростью. Такой алгоритм будем называть алгоритмом решения конфликтных ситуаций. Исследована зависимость влияния вероятности появления транспортного средства с каждой из сторон перекрестка на максимальную скорость проезда перекрестка. Произведена оценка эффективности применяемого алгоритма на перекрестках различного типа: на четырехстороннем перекрестке, Т-образном перекрестке, У-образном перекрестке. Оценка эффективности проведена с применением полного факторного эксперимента по исследованию работы алгоритма решения конфликтных ситуаций для блока управления беспилотного транспортного средства. Основная идея полного факторного эксперимента состоит в том, что исследуемый объект рассматривается как черный ящик. Таким образом, исследуется влияние входных параметров (факторов) на функцию отклика. Полный факторный эксперимент заключался в построении матрицы планирования эксперимента, которая содержала все возможные комбинации факторов. Подобный подход позволил выявить комбинации факторов, которые наибольшим и наименьшим образом влияют на функцию отклика. Полученные результаты свидетельствуют о возможности работы алгоритма решения конфликтных ситуаций для перекрестков дорог различного типа. Выявлены слабые стороны алгоритма. В дальнейшем предполагается использовать полученные результаты для оценки информационной безопасности мультиагентной робототехнической системы с децентрализованным и централизованным управлением.

1. Кузнецов В.Л. Математическое моделирование. М.: МГТУГА, 2003. 78 с.
2. Бобков C.П., Бытев Д.О. Моделирование систем. Иваново, 2008. 156 с.
3. Гайдадин А.Н., Ефремова С.А. Применение полного факторного эксперимента при проведении исследований. Волгоград: ВолгГТУ, 2008. 16 с.
4. Мухачев В.А. Планирование и обработка результатов экспериментов. Томск:ТГУ СУР, 2007. 118 с.
5. Волкова В.Н., Козлова В.Н. Моделирование систем и процессов. М.: Юрайт, 2015. 450 с.
6. Зикратов А.А., Зикратова Т.В., Лебедев И.С. Доверительная модель информационной безопасности мультиагентных робототехнических систем с децентрализованным управлением // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 2(90). С. 47–52.
7. Babiceanu R.F., Seker R. Big data and virtualization for manufacturing cyber-physical systems: a survey of the current status and future outlook // Computers in Industry. 2016. V. 81. P. 128–137. doi: 10.1016/j.compind.2016.02.004
8. Гальченко В.Г., Гладкова Т.А., Берестнева О.Г. Планирование и обработка результатов экспериментов. Томск: ТПУ, 2014. 83 с.
9. Сидняев Н.И. Статистический анализ и теория планирования эксперимента. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. 195 с.
10. Сидняев Н.И., Вилисова Н.Т. Методические указания по выполнению лабораторной работы по курсу «Теория планирования эксперимента». М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 32 с.
11. Сидняев Н.И., Вилисова Н.Т. Руководство к решению задач по теории планирования эксперимента. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 94 с.
12. Viksnin I.I., Zikratov I.A., Shlykov A.A., Belykh D.L., Komarov I.I., Botvin G.A. Planning of autonomous multi-agent intersection // International Conference on Big Data and its Applications. 2016. V. 6.doi: 10.1051/itmconf/20160801007
13. Исакеев Д.Г., Зикратова Т.В., Лебедев И.С., Шабанов Д.П. Оценка безопасного состояния мультиагентной робототехнической системы при информационном воздействии на отдельный элемент // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 1(127). С. 43–49.
14. Шаго Ф.Н., Зикратов И.А. Оптимизация мероприятий аудита системы менеджмента информационной безопасности // Информация и космос. 2014. № 2. С. 59–65.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License