ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

8
Содержание
том 63 / Август, 2020
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2016-59-11-897-905

УДК 519.8

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ И ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛИ СИНТЕЗА КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ПРОСТРАНСТВ

Басов О. О.
Университет ИТМО, Санкт- Петербург, 197101, Российская Федерация; старший научный сотрудник


Соколов Б. В.
СПИИРАН; зам. директора по научной работе; профессор


Юсупов Р. М.
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН; профессор, директор


Ронжин А. Л.
СПИИРАН, лаборатория автономных робототехнических систем; зам. директора по научной работе


Читать статью полностью 

Аннотация. Предложены концептуальная и формальная модели киберфизического интеллектуального пространства, основанные на новом подходе к распределению сенсорных, сетевых, вычислительных, информационно-управляющих и сервисных задач между мобильными роботом, встроенными устройствами, мобильными клиентскими устройствами, стационарным сервисным оборудованием, облачными вычислительными и информационными ресурсами. Формализована задача структурно-функционально-параметрического синтеза киберфизической системы и соответствующего киберфизического пространства; показана возможность решения задачи как методами теории управления сложными логикодинамическими объектами с перестраиваемой структурой, так и методами исследования операций.
Ключевые слова: роботы, киберфизические системы, интеллектуальное пространство, динамическая и статическая альтеративно-графовая формализация

Список литературы:
  1. Li B. S. X., Wan B., Wang C., Zhou X., Chen X. Definitions of predictability for cyber physical systems // J. of Systems Architecture. 2016. DOI: 10.1016/j.sysarc.2016.01.007.
  2. Thiele L., Wilhelm R. Design for timing predictability // Real-Time Systems. 2004. N 28. P. 157—177. DOI:10.1007/11561163_14.
  3. Merlino G., Arkoulis S., Distefano S., Papagianni C., Puliafito A., Papavassiliou S. Mobile crowdsensing as a service: A platform for applications on top of sensing Clouds // Future Generation Computer Systems. 2016. Vol. 56. P. 623—639. DOI:10.1016/j.future.2015.09.017.
  4. Distefano S., Merlino G., Puliafito A. Sensing and actuation as a service: A new development for clouds // Proc. of the 11th Intern. Symp. on Network Computing and Applications, NCA’12; IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 2012. P. 272—275.
  5. Ganti R., Ye F., Lei H. Mobile crowdsensing: current state and future challenges // IEEE Communications Magazine. 2011. N 49(11). P. 32—39. DOI:10.1007/978–3–319–26401–1_25.
  6. Hua F., Lua Y., Vasilakos A. V. b, Haoc Q., Maa R., Patil Yo., Zhanga T., Lua J., Li X., Xiong N. N. Robust cyberphysical systems: Concept, models, and implementation // Future Generation Computer Systems. 2016. Vol. 56. P. 449—475. DOI:10.1016/j.future.2015.06.006.
  7. Hahn A., Ashok A., Sridhar S., Govindarasu M. Cyber-physical security testbeds: Architecture, application, and evaluation for smart grid // IEEE Transact. of Smart Grid. 2013. N 4(2). P. 847—855. DOI:10.1109/TSG.2012.2226919.
  8. Mina B.-C., Kima Yo., Leea S., Jungb J.-W., Matsona E. T. Finding the optimal location and allocation of relay robots for building a rapid end-to-end wireless communication // Ad Hoc Networks. 2016. Vol. 39. P. 23—44. DOI:10.1016/j.adhoc.2015.12.001.
  9. Gonga L., Yanga W., Zhoub Z., Mana D., Caic H., Zhoud X., Yange Z. An adaptive wireless passive human detection via fine-grained physical layer information // Ad Hoc Networks. 2016. Vol. 38. P. 38—50. DOI:10.1016/j.adhoc.2015.09.005.
  10. Kosba A. E., Saeed A., Youssef M. RASID: a robust WLAN device-free passive motion detection system // Proc. of IEEE Intern. Conf. on Pervasive Computing and Communications (PerCom). 2012. P. 180—189. 
  11. Xiao J., Wu K., Yi Y., Wang L., Ni L. FIMD: fine-grained device-free motion detection // Proc. of IEEE Intern. Conf. on Parallel and Distributed Systems (ICPADS). 2012. P. 229—235.
  12. Joshi K., Bharadia D., Kotaru M., Katti S. WiDeo: Fine-grained device-free motion tracing using RF backscatter // Proc. of the 12th USENIX Symp. on Networked Systems Design and Implementation (NSDI ’15). 2012. P. 189—204.
  13. Kabalci Y. A survey on smart metering and smart grid communication // Renewable and Sustainable Energy Rev. 2016. Vol. 57. P. 302—318. DOI:10.1016/j.rser.2015.12.114.
  14. Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Полимодельное описание и анализ структурной динамики систем управления космическими средствами // Тр. СПИИРАН. 2010. Вып. 15. C. 7—52.
  15. Цвиркун А. Д., Акиндиев В. К. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем (синтез и планирование развития). М.: Наука, 1993. 160 с.
  16. Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Концептуальная и теоретико-множественная модель управления структурной динамикой космических средств // Мехатроника, автоматизация, управление. 2003. № 5. С. 17.
  17. Ivanov D., Kaeschel J., Sokolov B. Integrated supply chain planning based on a combined application of operations research and optimal control // Central European Journal of Operations Research. 2011. Vol. 19. N 3. P. 299—317.
  18. Черноусько Ф. Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. Метод эллипсоидов. М.: Наука, 1988. 320 с.
  19. Ронжин Ал. Л., Будков В. Ю., Ронжин Ан. Л. Формирование профиля пользователя на основе аудиовизуального анализа ситуации в интеллектуальном зале совещаний // Тр. СПИИРАН. 2012. Вып. 23. С. 482—494.
  20. Юсупов Р. М., Крючков Б. И., Карпов А. А., Ронжин А. Л., Усов В. М. Возможности применения многомодальных интерфейсов на пилотируемом космическом комплексе для поддержания коммуникации космонавтов с мобильным роботом-помощником экипажа // Пилотируемые полеты в космос. 2013. № 3 (8). С. 23—34.