Метод выбора рационального состава функционального программного обеспечения бортовых вычислительных систем робототехнических комплексов в экстремальных условиях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Ключевую роль в функционировании робототехнических комплексов (РТК) играют бортовые вычислительные системы (БВС), обеспечивающие переход от дистанционного управления к полу- и полностью автономным системам. Такой переход требует повышения сложности и адаптивности аппаратных и программных компонентов. Ввиду большого разнообразия решений с аппаратной, алгоритмической, архитектурной и других сторон, а также ограниченности вычислительных ресурсов БВС РТК выбор рационального состава функционального программного обеспечения при реконфигурации в процессе функционирования является нетривиальной задачей. Материалы и методы. Представлен метод выбора рационального состава функционального программного обеспечения БВС РТК в экстремальных условиях, который позволяет выбрать рациональную конфигурацию системы в зависимости от требований к решению поставленных задач исходя из текущего состояния внешней среды, внутреннего состояния БВС РТК и имеющихся ограничений. Результаты и выводы. Метод работает над многоверсионными библиотеками функциональных программ БВС РТК. Метод использует решение обобщенной задачи о мультипликативном многомерном рюкзаке с мультивыбором и дополнительными ограничениями. Такой подход позволяет учитывать сложные зависимости между элементами функционального программного обеспечения.

Об авторах

Константин Александрович Суминов

Институт электронных управляющих машин имени И. С. Брука

Автор, ответственный за переписку.
Email: konstantin.a.suminov@mcst.ru

начальник отдела 3.4.7

(Россия, г. Москва, ул. Вавилова, 24)

Список литературы

  1. Бочаров Н. А., Парамонов Н. Б., Александров А. В., Славин О. А. Решение задач когнитивного управления группой роботов на многоядерных микропроцессорах «Эльбрус» // Современные информационные технологии и ИТ-образование : сб. науч. тр. II Междунар. науч. конф. и XII Междунар. науч.-практ. конф. / под ред. В. А. Сухомлина (Москва, 24–26 ноября 2017 г.). М., 2017. С. 232‒244. EDN: IUMMTK
  2. Романов А. М. Обзор аппаратно-программного обеспечения систем управления роботов различного масштаба и назначения. Ч. 3. Экстремальная робототехника // Российский технологический журнал. 2020. Т. 8, № 3 (35). С. 14‒32. doi: 10.32362/2500-316X-2020-8-3-14-32 EDN: VOELFM
  3. Lei Deng, Song Han, Yuan Xie [et al.]. Model compression and hardware acceleration for neural networks: A comprehensive survey // Proceedings of the IEEE. 2020. Vol. 108, № 4. P. 485‒532.
  4. Калюжный А. В., Гончаренко В. А., Соколовский А. Н. Проблемы повышения живучести робототехнических систем космического назначения на основе многоагентных технологий // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2020. № 1. С. 168‒173. doi: 10.25586/RNU.V9187.20.01.P.168 EDN: FUGUSH
  5. Парамонов Н. Б., Минин И. В. Многоверсионное моделирование в ходе проектирования информационных систем // Межотраслевая информационная служба. 2014. № 1. С. 40‒44.
  6. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ. М. : Высшая школа, 1989.
  7. Лаптев В. В., Морозов А. В. Экспертная система оценки качественных характеристик проектной модели программного обеспечения // Информационные технологии. 2009. № 3. С. 8‒11.
  8. Martello S. Knapsack problems: Algorithms and computer implementations. New York : J. Wiley & Sons, 1990.
  9. Кожин А. С. Основные проектные решения для процессора «Эльбрус-16С» // Наноиндустрия. 2020. Т. 13, № S4. С. 74‒75.
  10. Бычков И. Н., Лобанов И. Н., Молчанов И. А. Вычислительная техника на основе аппаратно-программной платформы «Эльбрус» для перспективных информационных систем // Приборы. 2018. № 8 (218). С. 14‒20.
  11. Бочаров Н. А., Зуев А. Г., Славин О. А. Производительность микропроцессора Эльбрус-8СВ для решения задач технического зрения в условиях ограничений энергопотребления // Известия ЮФУ. Технические науки. 2021. № 1 (218). С. 259‒271. doi: 10.18522/2311-3103-2021-1-259-271 EDN: PUHSYC

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».