В работе мы разбираем задачу, как группе мобильных роботов безопасно и эффективно перемещаться вместе, когда обстановка постоянно меняется. Предложили гибридную архитектуру – расширили классическую модель взаимных скоростных препятствий, добавив в неё информацию о том, куда именно направляются соседние роботы. Метод работает в два уровня: глобальная прокладка маршрута делается на модифицированном алгоритме RRT*, а локальное управление занимается оперативной координацией в реальном времени. Особое внимание уделили математическому обоснованию безопасности – строго доказали, что сдвиг зоны избегания в сторону цели соседа не ломает гарантии бесстолкновительного движения. Вычислительные эксперименты показали, что наша архитектура заметно реже приводит к взаимным блокировкам и повышает долю успешно выполненных миссий по сравнению с базовыми алгоритмами.
кооперативная навигация, многоагентные системы, мобильные роботы, избегание столкновений, RVO, гибридная архитектура, формальные гарантии безопасности, RRT*
1. Sharon G., Stern R., Felner A., Sturtevant N. R. Conflict-based search for optimal multi-agent pathfinding // Artificial Intelligence. – 2015. – Vol. 219. – Pp. 40-66. DOI: https://doi.org/10.1016/j.artint.2014.11.006
2. Van den Berg J., Lin M., Manocha D. Reciprocal velocity obstacles for real-time multi-agent navigation // 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation. – 2008. – Pp. 1928-1935. DOI: https://doi.org/10.1109/ROBOT.2008.4543489
3. Van den Berg J., Guy S. J., Lin M., Manocha D. Reciprocal n-body collision avoidance // Robotics Research: The 14th International Symposium ISRR. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2011. – Pp. 3-19.
4. Karaman S., Frazzoli E. Sampling-based algorithms for optimal motion planning // The International Journal of Robotics Research. – 2011. – Vol. 30, № 7. – Pp. 846-894. DOI: https://doi.org/10.1177/0278364911406761
5. Заревич А. И., Макаренко Ф. В., Ягодкин А. С., Зольников К. В. Моделирование поведения мобильных роботов с использованием генетических алгоритмов // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 3. – С. 7-16. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-3-7-16
6. Santos F. M., Silva M. G., Moreira A. P. Hybrid RRT*-RVO for multi-robot navigation in dynamic environments // ROBOTICA. – 2019. – Vol. 37, № 9. – Pp. 1571-1587.
7. Преобразования элементов уровней проектирования с учетом радиационного воздействия / А. В. Полуэктов, А. И. Заревич, Ф. В. Макаренко [и др.] // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Физика радиационного воздействия на радиоэлектронную аппаратуру. – 2025. – № 3. – С. 19–28.
8. Исследование способов защиты информации от утечки по акустическому и виброакустическому каналам / В. К. Зольников, С. А. Сазонова, А. И. Заревич, С. С. Башун // Моделирование систем и процессов. – 2025. – Т. 18, № 2. – С. 27–40.
9. Исследование эффективности защиты от гамма-излучения с использованием многослойного полусферического экрана / А. В. Полуэктов, А. И. Заревич, Ф. В. Макаренко, М. В. Солодилов // Моделирование систем и процессов. – 2025. – Т. 18, № 4. – С. 71–83. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2025-18-4-71-83
10. Разработка информационной подсистемы банка по выдаче кредитов / С. А. Сазонова, В. Ф. Асминин, А. И. Заревич // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2025. – № 2 (36). – С. 10–17.
11. Анализ количества потребления SF₆ и CF₄ для заправки коммутационной аппаратуры высокого напряжения / Н. Ю. Заленская, Ф. В. Макаренко, А. И. Заревич, А. В. Полуэктов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2024. – Т. 26, № 4. – С. 3–16. – DOIhttps://doi.org/10.30724/1998-9903-2024-26-4-3-16. – EDN HOOMCR.
12. Аппроксимация спектра поглощения фосфида индия в контексте моделирования процесса очувствления / Ф. В. Макаренко, В. К. Зольников, А. И. Заревич [и др.] // Микроэлектроника. – 2024. – Т. 53, № 4. – С. 318–330. – DOIhttps://doi.org/10.31857/S0544126924040041. – EDN ZACOAI.
13. Approximation of the absorption spectrum of indium phosphide in the context of simulation of the process of sensation / Ph. V. Makarenko, V. K. Zolnikov, A. I. Zarevich [et al.] // Russian Microelectronics. – 2024. – Vol. 53, № 4. – Pp. 329–338. – DOIhttps://doi.org/10.1134/S1063739724040041. DOI: https://doi.org/10.1134/S1063739724600481
14. Development of technology and design platforms at topological norms less than 90 nm / E. Grosheva, A. Zarevich, A. Deniskina, K. Fatullaeva // BIO Web of Conferences. – 2024. – Vol. 145. – P. 03018. – DOIhttps://doi.org/10.1051/bioconf/202414503018.
15. Modeling of information-analytical support for the timber industry complex / A. Poluektov, T. Skvortsova, E. Anikeev, A. Yagodkin // BIO Web of Conferences. – 2024. – Vol. 145. – P. 04022. – DOIhttps://doi.org/10.1051/bioconf/202414504022. – EDN YJLKEE.
16. Structural mechanics in forestry based on digital twin / A. Zarevich, A. Poluektov, Yu. Sumina, Ph. Makarenko // BIO Web of Conferences. – 2024. – Vol. 145. – P. 05005. – DOIhttps://doi.org/10.1051/bioconf/202414505005. – EDN PZLCHH.
17. Повышение формализации задач верификации топологии и электрической схемы для систем автоматизированного проектирования / А. В. Полуэктов, К. В. Зольников, А. В. Ачкасов, Ю. А. Чевычелов // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 1. – С. 102–111. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-102-111. – EDN QIKKRO.
18. Моделирование влияния электромагнитных полей на микросхемы / А. В. Полуэктов, Р. Ю. Медведев, К. В. Зольников // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 1. – С. 129–136. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-129-136. – EDN HWPUXU.
