Nghiên cứu phát triển thuật toán tìm kiếm bầy đàn cho hệ thống mạng cảm biến không dây di động trong giám sát thảm họa công nghiệp

PHÀN I THÔNG TIN CIIƯNG 1.1 Tên đề tài: Nghiên cứu, phát triển thuật tốn tìm kiếm bầy đàn cho hệ thong m ạng cảm biến không dây di động giám sát thảm họa công nghiệp 1.2 Mã số: ỌG 15.25 1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực đề tài TT Chức danh, học vị, họ ten Đơn vị cơng tác Vai trị thực ớề tài TS Phạm M inh Triển Trư n g Đ H C N , Đ H Q G H N C hủ nhiệm NCS Phạm Duy Hưng Trư n g Đ H C N , Đ H Q G H N Thành viên NCS Nguyễn Thị Thanh Vân Trư n g ĐI1CN, Đ H Q G H N Thành viên ThS Qch C ng Hồng T rường Đ H C N , Đ H Q G H N Thành viên CN Hoàng Anh Quý T rườ ng Đ H C N , Đ H Q G H N Thàn h viên 1.4 Đ ơn vị chủ trì: T rườ ng Đại học C ông nghệ 1.5 Thời gian thực hiện: 1.5.1 Theo họp đồng: từ tháng năm 2015 đến tháng I năm 2017 1.5.2 Gia hạn (nếu có): đến t h n g n ă m 1.5.3 Thực thực tế: từ tháng I năm 2015 đến tháng năm 2017 1.6 Những thay đối so vói thuyết minh ban đầu (nếu có): (Vê m ục tiêu, nội dung, p h n g pháp, kết qua nghiên cứu tô c thực hiện; N g uyên nhản; Ỷ kiến cù a C quan quan lý) 1.7 T ô n g kinh p hí đ ợ c phê d u y ệ t c ủ a dề tài: 200 triệu đồng PHÀN II T Ó N G Q U A N K É T Q U Ả N G H IÊ N c ứ u Viẻt theo cấu trúc báo khoa học tông quan từ 6-15 trang (báo cáo đăng tạp chí khoa học Đ H Q G H N sau đề tài nghiệm thu), nội dung gồm phần: Đặt vấn đề Một hệ thống đa robot gồm robot di động tự trị có khả cảm nhận, tính tốn trao đổi thơng tin vói [ 1, 2], qua họp tác thực hiệu nhiều nhiệm vụ: tìm kiếm cứu hộ, giám sát trinh sát, khám phá môi trường nguy hiểm, tuần tra theo, thu thập liệu, v.v Các vấn đê đưọc quan tâm nghiên cứu hệ thống đa robot bao gồm: m hình hệ thống dựa hành vi, kiến trúc điều khiển hệ thống, họp tác thực thi nhiệm vụ, truyền thông, toán phân nhiệm, toán định vị, lập đồ khám phá mơi trường I 1-6 ] Trong đó, tốn khám phá mơi trường nguy hiểm quan tâm với nhiều hướng tiếp cận: (1) m rộng vùng bao phủ hệ thống đa đa robot [7-9], (2) tìm kiếm đa mục tiêu sử dụng thuật toán điêu khiến theo hành vi [10-12], (3) sử dụng thuật tốn tìm kiêm [13, 14] Vói cách tiếp cận (1) (2), việc tìm kiếm nhiều mục tiêu ỏ' xa bị ảnh hường mạnh bỏ'i số lưọng robot Đa số cách tiếp cận già sử số lượng robot không giới hạn Vói cách tiếp cận (3), với số lượng hữu hạn robot vói khả thích nghi thuật tốn tìm kiếm, việc tìm kiếm trỏ' nên có định hướng hon Tuy vậy, công bố theo hướng hưóng đến tỉm kiếm m ục tiêu “điếm/ đa điêm” Trong thực tế, mục tiêu tìm kiếm tham số môi trường nhiệt độ, độ ầm, nồng độ hóa chất, v.v có phân bố liên tục theo vùng Do đó, đề tài mục tiêu tìm kiếm mơ hình hóa thành hàm có phân bố khác nhau; thuật tốn tìm kiếm phải cải tiến nhằm tăng hiệu tìm kiếm hàm mục tiêu Cụ thể hơn, thuật tốn tìm kiếm sử dụng thuật toán bầy đàn [15, 16], thuật toán đưọc minh chứng phù họp để kết họp với hệ thống đa robot tính chất tương đồng việc tìm kiếm hệ đa robot việc kiếm mồi bầy đàn tự nhiên, robot trang bị cảm biến đóng vai trò node mạng cảm biến di động Một số đon vị nghiên cứu Học viện Kỹ thuật Quân sự, Đại học Bách khoa Hà nội, Đại học Bách Khoa H C M bưóc đầu tiếp cận nghiên cứu lĩnh vực này, nhiên, nhóm dừng mức mơ hình hóa mơ tốn riêng lẻ chưa thể đầy đủ đặc tính hệ thống Và đó, cần thiết phải có mơ hình mơ có tính thống có đặc tính CO' hệ thơng đa robót Sau công bố trước giải vấn đề CO' m ột hệ đa robot hay mạng cảm biến không dây di động di chuyển an toàn, theo huy, phân tán/tập họp đàn Trong đề tài này, tập trung vào phát triển khả tìm kiếm hệ cảm biến cách tích hợp thuật tốn bầy đàn vào hệ thống Hướng tới việc ứng dụng hệ thống cảm biến di động tìm kiếm, hỗ trợ cứu nạn có cố xảy m người tiếp cận đến cháy, no khu cơng nghiệp hóa ch ất Với cách tiếp cận tại, việc đưa số lượng hữu hạn robot triến khai hỗ trợ tìm kiếm nguồn rò rỉ hay người bị kẹt lại gặp số hạn chế định thời gian tìm kiếm định vị lâu, số lượng đối tượng xác định đồng thời Vói tiếp cận mới, nhược điểm cỏ thể khắc phục tốt Tuy nhiên, hệ thống đa robot cần giải vấn đề chiến lược di chuyển tối ưu hay lựa chọn tham số tối ưu dê di chuyển tìm kiếm mục tiêu đề tài đề cập đến T i liệu th a m k h ả o [ ] Lynne E Parker, “Current research in multi-robot systems”, Artificial Life Robotics (2003) [21 Luc Steels, “ When are robots intelligent autonomous agents” , Robotics and Autonomous Systems (1995), Volume: 15, Issue: 1-2, Publisher: the MIT press, pages: 3-9 [3] Mataric, M (1992) Behavior-Based Control: Main Properties and Implications In: IEEE International Conference on Robotics and Automation, Workshop on Architectures for Intelligent Control Systems, Nice, France, pp 46-54 [4] Lynne E Parker, “ Distributed Intelligence: Overview o f the Field and its Application in MultiRobot System s”, Journal o f Physical Agents, Vol.2, N o l, March 2008 [5] Y Uny Cao, Alex s Fukunaga, Andrew B Kahng, “ Cooperative Mobile Robotics: Antecedents and Directions”, Autonom ous Robots, Kluwer Academic Publishers, Boston, 2007 [6 | Y Uny Cao, Alex s Fukunaga, Andrew B Kahng, “Cooperative Mobile Robotics: Antecedents and Directions”, A utonom ous Robots, Kluwer Academic Publishers, Boston, 2007 [7| J Cortes, S Martinez, T Karatas, and F Bullo, “ Coverage control for mobile sensing networks,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol 20, no 2, pp 43-255, 2004 [8 w Li and c G Cassandras, “ Distributed cooperative coverage control o f sensor networks,” in Decision and Control, 2005 and 2005 European Control Conference C D C -E C C ’05 44th IEEE Conference on IEEE, 2005, pp 542-2547 [9 M J M Andrew Howard and G s Sukhatme, “ Mobile sensor network deployment using potential fields: A distributed, scalable solution to the area coverage problem,” in Proceedings o f the International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems, 2002, pp 299-308 [10] H D Pham, M T Pham, Q V Tran, and T D Ngo, “ Accelerating multi-target tracking by a swarm o f mobile robots with network preservation,” in proceedings o f the 4th International C onference o f Soft Computing and Pattern Recognition, Hanoi, Vietnam IEEE, 2013 [ 1] L Blazovics, K Crorba, B Forstner, and c Hassan, Target tracking and surrounding with swarm robots, Conference and Workshops on Engineering o f Computer-Based Systems, p p 135-141, 2012 [12] B Shucker, and J K Bennett, Target Tracking with Distributed Robotic Macrosensors, Military C om m unications Conference (MILCOM ), Vol 4, pp.2 17-2623, 2005 113] Kurt Derr, Milos Manic, ‘"Multi-Robot, Multi-Target Particle Swarm Optimization Search in Noisy Wireless Environments”, Catania, Italy, May 21-23, 2009 [14] T Hsiang, E Arkin, M Bender, s Fekete, J Mitchell, “ Algorithms for Rapidly Dispersing Robot Swarms in Unknown Environments” , 19th Annual A C M Symposium on Computational Geometry (SoCG), June 8-10, 2003, San Diego, USA [15] J Kennedy,R Eberhard, “ Particle Swarm Optimization,” Proc o f IEEE Int’l Conf on Neural Networks, Piscataway, NJ, USA, pp 1942-1948, 1995 [16] Pugh, J and Martinoli, A.,” Inspiring and Modeling Multi-Robot Search with Particle Swarm Optim ization”, Swarm Intelligence Symposium, 2007 SIS 2007 IEEE M ụ c tiêu Phát triển thuật tốn tìm kiếm bầy đàn hệ thống m ạng cảm biến không dây di động định vị giám sát nguồn hóa chất, phóng xạ rị rỉ xảy thảm họa công nghiệp Cách thức đánh giá mục tiêu thơng qua tiêu chí: + Khả vượt qua điểm tối ưu cục để tìm khu vực có nồng độ/nhiệt độ cao khu vực tìm kiếm với xác suất thành cơng lớn 90% + Khả tìm kiêm đồng thịi nhiều tham số Trong giói hạn đề tàinày, hai tham sốnhiệt độ nồng độ khí ga cân nhắc Iiliư hàm mục tiêu cần tim kiếm Phương pháp nghiên cứu - Trước tiên, việc tìm hiểu đánh giá phân bố tham số môi trường cần phải thực nhằm sử dụng đê xây dựng mơ hình mơi trường thảm họa Sau đó, liệu mơ hình hóa dạng cách hàm phân bổ có biểu diễn giải tích - Thuật tốn tìm kiêm nghiên cứu cải tiến nhằm tăng hiệu tìm kiếm mơ hình đề xuất thực việc tìm kiếm đa mục tiêu cách đồng thời - Sau tích hợp giải thuật tìm kiếm vào hệ thống đa robot, việc thực thi đánh giá hệ thống s ẽ kiểm chứng hàm benchmark Sau đó, hệ thống tìm kiếm thục thi mơ hình chúng tơi xây dựng Tống kết kết nghiên cứu 4.1 Phát triến thuật toán bầy đàn dựa thuật tốn PSO áp dụng tìm kiếm môi trường kh ô n biết trước a) Thuật toán HBPSO Thuật toán PSO hiệu dễ thực hệ thống đa robot hoạt động tìm kiếm, khám phá mơi trưịng khơng biết trước Tuy nhiên, trình áp dụng, thuật toán bộc lộ số nhưọc điểm T nhất, va chạm qúa trình chuyển động khơng thể tránh khỏi, đặc biệt bước cuối trình tìm kiếm Thứ hai, kết nối hệ thống robot khơng đảm bảo q trình di chuyển Chúng tơi đề xuất thuật tốn lai (HBPSO) có ưu điểm PSO lại tránh hạn chế trên, cách kết hợp PSO với giải thuật BOIDS Y tưởng giải thuật BOIDS bắt chước chuyển động bầy đàn tự nhiên trình bầy đàn di chuyển Chuyển động có tính chất sau: di chuyển khơng có va chạm cá thê, chuyên động có định hướng, khoảng cách tương đối cá thể hình dạng bầy đàn trình di chuyển ổn định Giải thuật BOIDS sử dụng nhiều đồ họa máy tính hoạt hình đây, kết họp giải thuật vào bầy đàn robot, trình tìm kiểm, chuyển động có tính chất giống chuyển động bầy đàn tự nhiên nêu Thứ nhất, va chạm giảm thiểu trình di chuyển Thứ hai, khoảng cách robot bị hạn chế (không vưọt quá) ỏ' giới hạn, vấn đề truyền thông giải Neu cá thể bầy đàn truyền thơng phạm vi hẹp kết nối tồn đàn trì N hư vậy, thuật tốn lai HBPSO tận dụng ưu điểm cùa PSO tìm kiếm (hội tụ nhanh, kết có độ tin cậy đủ tốt) khắc phục nhược điểm thuật toán PSO truyền thống áp dụng cho hộ da robot 11BPSO thực qua bước Khỏi tạo: Khỏi tạo vị trí của robot Vị trí ban đầu cần đảm bảo toàn hệ thống kêt nối với Cập nhật vị trí tốt nhất: Các vị trí tốt cá thể đàn cập nhật C ập nhật vận tốc vị trí: Trong HBPSO có sáu thành phần vận tốc Thành phần thứ đảm bảo khơng có va chạm, thành phần thứ hai giúp trì hình dạng đàn, thành phần thứ ba điều chỉnh vận tốc toàn đàn Thành phần thứ tư hướng cá thể đến vị trí tốt ghi nhận nó, thành phần thứ năm hướng cá thể đến vị trí tốt toàn đàn Thành phần cuối thành phân vận tốc quán tính, hướng cá thể theo hướng cũ đế chuyển dộng không bị đổi hướng bất ngờ tăng khả khám phá Tất cà thành phần liên tục diều chỉnh tham số tương ứng Sau vị trí tốt cập nhật, thành phần vận tốc cập nhật theo T vị trí vận tốc, vị trí cá thể cập nhật Ket thúc: Các điều kiện kết thúc trình tìm kiếm kiểm tra Quá trình tìm kiếm diễn số điều kiện thỏa mãn: i) s ố bước tìm kiếm đạt tối đa, ii) Bầy đàn hội tụ Thuật tốn mơ hàm mục tiêu Three-hum p Camel, Sphere, Bohachevsky Rosenbrock Bầy đàn gồm robot giống có có khả liên lạc trực tiếp, với phạm vi giao tiếp 10m Phạm vi tìm kiếm hình chữ nhật 100* 100m Trong tất kịch bản, giá trị tối ưu toàn cục Ớ kịch bản, mô chạy 100 lần Efficiency rate tính xác suất vị trí tốt tìm thấy gần vị trí tốt thật Im Ket mơ đưọc cho bảng sau: Three Hump Camel Function Best o f best fitnesses 0.0001 Bohachevsky Function Rosenbrock Function 0.0006 0.0023 Mean o f best fitnesses 0.0387 0.1468 0.1932 Standard deviation o f best fitnesses 0.0571 0.1963 0.2179 Efficiency rate 100% 100% 99% 0.8933 1.1425 0.8997 0.1608 0.0855 0.1376 Mean o f mean algebraic connectivity Standard deviation o f mean algebraic connectivity Bảng 1: Ket mô HBPSO Kết cho thấy thuật toán lai hiệu việc duv trì kết nối (giá trị kết đại số cao có độ lệch chuẩn nhỏ) tìm kiếm (efficiency rate cao) b) Thuật tốn A P F -PS O G iống 11BPSO, thuật toán APF-PSO đưọc xây dụng để giải vấn đề PSO đưọc áp dụng cho hệ đa robot, bao gồm vấn đề va chạm kết nối APF đề xuất bỏi Khatib (ĐH Stanford) để giải toán dẫn đường cho robot dơn, ngày đư ợc ứng dụng rộng rãi nghiên cứu hệ đa robot Ý tường bàn cùa APF sử dụng m ột trường lực để dẫn đường cho robot Noi robot cần tới (dích đến) thấp, nơi robot cần tránh (vật cản robot khác) cao APF áp dụng để cải tiến thuật toán PSO robot coi particle Các robot việc chuyển động theo luật điều khiển PSO chịu ảnh hưởng cùa trường nhân tạo Trường tạo xung quanh robot ba vùng khác nhau, bao gồm vùng tự do, trường hút trường đẩy Trường hút hướng robot lại gần khoảng cách chúng vưọt qua giói hạn xác định, qua trì khoảng cách kết nối robot T rường đẩy ngăn k h ô n g cho robot va chạm với với vật cản (nếu có) khơng gian tìm kiêm Robot khơng chịu ảnh hưởng cùa lực khơng có robot khác nằm trường hút chúng khơng có robot vật cản nằm trường đẩy Mô hình mà ng tơi xây dựng sử dụng lực thụ động Các lực sinh robot phát tín hiệu nhận tín hiệu phản xạ cho biết có vật càn robot khác trường lực nhân tạo Các lực tác động lên robot phụ thuộc vào khoảng cách robot robot với vật cản, chúng cập nhật liên tục sau bước chuyển động robot Bằng cách này, robot tránh dược va chạm, đồng thời trì kết nối Độ lớn cùa lực tác dụng lên robot j trường lực bao quanh robot i: G m lm r u F ịj= L- j L i L [ u ị ^ ) - u ( r IJ - r ị ) - k u ( r - r 2) + k u ( r u - r3)]( ) ij N ^ APFj = ^ ^ A P F ij /=l Vói G k tham số điều chỉnh, ry vector khoảng cách từ robot i đến robot j, r,j độ lớn vector Các giá trị r i j 2, r3 giải thích hình Mỗi robot chịu lực bàng tổng lực gây robot vật cản xung quanh (công thức (2)), với N so robot vật cản vùng đẩy Hình Trường lực bao quanh robot Trong hình 1, n bán kính đẩy, n bán kính tự do, Ĩ3 bán kính hấp dẫn Tính từ vị trí robot bất kỳ, robot vật cản nằm bán kính n , robot chịu lực đẩy; robot nằm khoảng từ n đến Ĩ3 hai robot chịu lực hút Độ lớn hưóng lực cho bời cơng thức Như vậy, thuật tốn gồm bốn bước: Khởi tạo, cập nhật vị trí tốt nhất, cập nhật vị trí vận tốc, kiếm tra điều kiện kết thúc Trong dó, cơng thức cập nhật vận tốc đưọ'c cho sau: v , = (3) V PSO i + V A P F i Trong V A P F i tí lệ với Fapfì Thuật tốn kết họp ưu điểm thuật toán PSO phương pháp trường nhân tạo Bầy đàn robot chuyển động mượt mà, có khả tìm kiếm mục tiêu, đồng thời tránh vật càn trì kết nối s ố lượng tính tốn khơng lớn, thuật tốn thực thi vói phần cứng có lực tính tốn kliơng cao step: 200 Best Value- 3.4416e-05 Hình Phân bố cuối bầy đàn robot Mean of íitnẽSồ vs Best fitness Hình Kết tìm kiếm Hình hình thể phân bố cuối kết tìm kiếm bầy đàn robot tìm kiếm điển hình Hình so sánh kết nối đại số bầy đàn robot APF-PSO PSO nguyên thủy đirợc áp dụng Trong lần chạy điển hình, áp dụng APF-PSO, kết nối bầy đàn robot đưọc du y trì ổn định Khi áp dụng PSO cố điển, kết nối bị Báng cho số liệu thống kê sau 100 lần chạy A l g e b r a i c C o n n e c t i v it y A l g e b r a i c C o n n e c t i v it y s te p s te p a) b) Hình Ket nối đại sổ cùa bầy đàn với a) APF-PSO b) Conventional PSO Three Hump Camel Function Bohachevsky Function Rosenbrock Function Giá trị trung bình kết nối đại số 6.0456 6.7154 8.2091 Độ lệch chuẩn giá trị trung bình kết nối đại số 0.5092 0.6087 0.4610 Bảng Phân tích kết nối dại số Ket từ bảng cho thấy thuật toán đề xuất APF-PSO hiệu việc trì kết nối bây đàn robot, vói kết nối đại số cao, độ lệch chuẩn nhỏ Thuật tốn áp dụng thực té c) So sánh hai thuật tốn HBPSO APF-PSO đối vói hoạt động tìm kiếm cùa bầy đàn robot HBPSO A P F -PS O mô để so sánh hiệu việc g iả m thiểu va chạm trì kết nối bầy đàn robot Các thuật toán áp dụng hai kịch Kịch I : So sánh khả tránh vật cản Các robot vật cản có phân bố ngẫu nhiên phạm vi tìm kiếm Các robot ln có khả liên lạc với Kịch 2: So sánh khả trì kết nối Các robot có giới hạn truyền thơng nhỏ có phân bố ban đầu đảm bảo kết nối đại số dưong Trong kịch bản, kết sau so sánh: xác suất va chạm, khả trì kết nối, độ hiệu tìm kiếm Các robot bầy đàn hồn tồn giống Bán kính robot (r) coi đơn vị độ dài Hệ thống có kết nối trực tiếp kích thước bầy đàn thay đổi từ đến 10, 15 Vận tốc tối đa robot 0.5r/bưó'c Đối vói thuật tốn APF-PSO, n 5r, Ĩ2 8r T3 12r Đối với BOIDSPSO, giói hạn truyền thơng lOr (kịch 2), khoảng cách bắt đầu phát sinh lực đẩy 8r Phân bố robot không gian tìm kiếm ngẫu nhiên (kịch bàn 1) xác định (kịch 2) Hai vật cản tĩnh đặt (-35,35) (-21, -31) Trong hệ tọa độ Cartesian, khơng gian t ìm kiếm b ị g i ó i h n b ỏ i đường: X = 50, X = -50, y = 50, y = -50 Các h m m ụ c tiê u sử dụng fi: Three-H um p Camel Function, Ĩ2 - Bohachevsky Function f3i Rosenbrock Function Ket so sánh sau 100 lần chạy mô tóm tắt bảng 2, bảng bảng B OIDS-PSO robots 10 ro b o ts 15 robots fl 1.14E-05 3.24E-05 1.04E-04 f2 1.10E-05 6.19E-06 3.38E-05 9.86E-05 4.43E-05 9.81E-05 9.09E-06 3.17E-05 2.71 E-05 3.47E-05 1.00E-05 7.65E-06 f3 fl APF-PSO f2 o 1.17E-05 1.79E-05 1.82E-05 Bảng 2: Khả tránh va chạm B OIDS-PSO APF-PSO fl Giá trị trung bình X2 1.1425 Độ lệch chuân 12 0.0855 f2 0.8933 0.1608 f3 fl 0.8997 0.1376 6.7154 0.6087 f2 6.0456 0.5092 8.2091 0.461 Bảng 3: Khả trì kết nối BOIDS-PSO APF-PSO Sai số tối thiểu Sai số trung bình fl 0.0006 0.1468 Í2 0.0001 0.0387 f3 fl 0.0023 1.99E-04 0.1932 Ỹ2 I.88E-05 1.47E-04 0.2789 D 1.14 0.0567 Bảng 4: Hiệu tìm kiếm Khả tránh va chạm bầy đàn robot áp dụng hai thuật toán tương đương, với xác suất va chạm tương tự Xác suất va chạm áp dụng B OIDS-PSO tăng lên đáng kể số lượng robot tăng Xác suất không thay đổi nhiều APF-PSO Từ bảng 3, thấy kết nôi áp dụng B OIDS-PSO chặt chẽ hơn, với giá trị trung bình kết nối đại số cao vói hàm mục tiêu Giá trị tối ưu thực tế với hàm mục tiêu 0, bàng cho thơng tin giá trị tốt tìm Đối với hàm mục tiêu đưọc sử dụng, APF-PSO tò hiệu BOIDS-PSO 4.2 M p h ị n g hoạt động tìm kiêm nguồn ánh sáng nguổn rỏ ri hóa chất m trường khơng biết trước sau thảm họa a) Thuật toán APSO Mặc dù APF-PSO BOIDS-PSO có khả giảm thiểu va chạm trì kết nối hệ thống đa robot trình tìm kiếm, chúng cần cải thiện Xác suất va chạm giảm xuống thấp hon Hệ thống robot cần có khả hoạt động mơi trường tìm kiếm có hàm mục tiêu động (biến đổi theo thòi gian), không hàm mục tiêu cố định mô trước Trong thực tế, hàm mục tiêu thường phụ thuộc vào nhiều yếu tố khơng định tồn q trình tìm kiếm Thuật tốn APSO đề xuất đế giải vấn đề A PSO bước phát triển cao hon APF-PSO Trong thuật toán APSO, trường nhân tạo dưọc sử dụng Tuy nhiên thay đóng góp thêm thành phần vận tốc nhằm tránh va chạm trì kết nối, lực nhân tạo sử dụng để điều chỉnh thành phần vận tốc, bao gồm vận tốc tự nhận thức (cognitive velocity), vận tốc bầy đàn (social velocity) vận tốc quán tính (inertial velocity) Trong APSO, hàm sigmoid sử dụng rộng rãi tính chất đặc biệt khai thác Khi giá trị đối số tăng dần giá trị hàm sigmoid thay đối qua ba giai đoạn: tăng chậm, tăng gần tuyến tính bão hịa (tăng chậm) Tính chất sử dụng để điều chỉnh vận tốc kế thừa từ PSO cho robot cách xa vị trí tốt (cá nhân bầy đàn) vận tốc hướng tới vị trí lớn, ngược lại, robot ỏ' gần vị trí tốt nhất, vận tốc đủ nhỏ Điều loại bỏ khả robot vượt qua mục tiêu khả va chạm ỏ' bước cuối tất robot gần với vị trí tơt nhât tồn cục Vận tơc qn tính bị ảnh hưởng gián tiếp hàm sigmoid thơng qua tham số qn tính Thuật tốn A PSO gồm bưóc giống PSO có cơng thức điều khiển sau: w = v/g-(d ’ k+ /) (4) ( 5) = w -' v ,., ^cognitive = C ’ s ig ii ( p „ , - X,.,)' 11+v) = S ’sigỤ ( g „ , - X,.,)' u + v) V I = inert V ta! , , + cognitive v X, = + vsocial + V separation X , , + V, (6) (7) (8 ) (9) Trong đó: ịv: vị trí tốt cù a cá c robot thời đ iểm t gt\ v ị t r í t ố t n h ấ t c ủ a to n đ n tạ i th i đ iể m t X/: vị trí các robot thịi điổm t cp(x): hàm ma trận trả vector hàng với phần tử tương ứng với Euclidean norm cùa cột tương ứng m a trận đối số d: mật độ bầy đàn robot nhìn từ vị trí robot X; phép nhân phần tử - phần tử (element-wise) ma trận sig(x): hàm sigmoid eleinent-Yvise ma trận: sig(x)(i, j ) -■ k, l, u, v: tham số điều chỉnh C: giá trị cực đại \cognitive S: giá trị cực đại \sociai (15) 1+ è ,{ÍJ) ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ N Ộ I TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG N G HỆ THUYẾT MINH ĐÈ CƯƠNG ĐÈ TÀI NGHIÊN cứu KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ CÁP ĐHQGHN (Đề tài nhóm A / B) TÊN ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIẺN THUẬT TỐN TÌM KIÉM BÀY ĐÀN CHO HỆ THỐNG CẢM BIẾN KHỒNG DÂY DI ĐỘNG TRONG GIÁM SÁT THẢM HỌA CỒNG NGHIỆP Chủ nhiệm đề tài: TS Phạm Minh Triển HÀ NỘI - 12/2014 MẪU 05/KHCN íBan hành kèm theo Qic\’ết định sổ 3839 /Q Đ -Đ H Q G H N ngày 24 th n g ]0 năm 2014 G iám đốc Đ ại học Quốc gia H Nội) THUYẾT MINH ĐÈ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐHQGHN (u câu khơng thay đơi trình tự mục, khơng xóa gợ i ỷ g h i ngoặc) I THÔNG TIN CHUNG VÈ ĐÈ TÀI - Tên đề tài Tiếng V iệt: N ghiên cứu, phát triển thuật tốn tìm kiểm bầy đàn cho hệ th ố n g m ạng cảm biến không dây di động giám sát thảm họa công nghiệp Tiếng A nh: R esearch and develop the particle sw arm optim ization algorithm for m obile w ire le s s s e n so r n e tw o rk in in d u s tria l d is a s te r m o n ito rin g - Mã so (được câp Ho sơ trúng tuyen): - T h i gian th ự c h iện : 24 tháng, từ tháng 1/2015 đến tháng 1/2017 - Thông tin chủ nhiệm đề tài Họ tên: Phạm M inh Triển Ngày, tháng, năm sinh: 27/07/1980 N am / N ữ: N am Trình độ chuyên môn: T iến Sĩ Chức danh khoa học: Điện thoại: Tổ chức: 043 7549338 N h riêng: M obile: 0915466881 Fax: 043 7549338 E -m ail: trienpm @ vnu.edu.vn Tên tổ chức công tác: Đại học C ông nehệ, Đại học Quốc gia H N ội Đ ịa c h ỉ tổ c h ứ c : N h E , 144 X u â n T h ủ y , c ầ u G iấ y , H N ộ i - Thư ký đề tài (nếu có) Họ tên: Ngày, tháng, năm sinh: N am / Nữ: Trình độ chuyên môn: Chức danh khoa học: Điện thoại: Tổ c h ứ c : N h riêng: Fax: E-m ail: M obile: Tên tổ chức công tác: Đ ịa c h ỉ tổ c h ứ c : - Đơn vị chủ trì đề tài Tên đơn vị chủ trì: T rường Đại học C ơng nghệ, Đ H Q G H N Điện thoại: 84.4.37547.461 Fax: 84.4.37547.460 E -m ail: u e t@ v n u e d u v n W eb site: h ttp ://w w w u e t.v n u e d u v n /u e t/ Đ ịa chi: 144 X u â n T h ủ y - c ầ u G iấ y - H N ộ i - Xuất xứ đề tài (xét chọn, tu y ể n chọn, hợp tác ) Tuyển chọn - Các đơn vị phối họp thực đề tài (nếu có) Đơn vị (bar buộc đoi với đề tài K H & C N hợp tác song phương) Tên đơn vị chủ quản: Trường Đại học Brunei Darussalam Điện thoại: +673-8635372 Fax: Địa chì: Phịng thí nghiệm The M ore than one robotics laboratary, T rường Đ ại học B runei D arussalam , Brunei - Các cán thực đề tài (Ghi người có đóng góp khoa học thực nội dung thuộc đơn vị chủ trì đơn vị phoi hợp tham gia thực đề tài, khơng q 10 người kể chủ trì đề tài) Họ tên, học hàm, học vị Tố chức cơng tác Nội dung cơng việc tham gia Thịi gian làm việc cho đề tài ( S ổ t h n g q u y đ ổ i 2) P h m M in h T riển , T iến S ĩ ĐHCN N g h iê n u 12 th n g P h m D uy H n g , N C S ĐHCN N g h iê n u , lập trìn h 12 th n g Phùng M ạnh D ương, NCS ĐHCN N g h iê n c ứ u , lập trìn h 10 th n g Q uách C ông H oàng, CN ĐHCN N g h iê n u , lập trìn h 12 th n g H oàng A nh Q uý, CN ĐHCN N g h iê n u , lập trìn h 16 th n g II MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ SẢN PHẨM D ự KIÉN 10 - Mục tiêu (Bám sát cụ thể hóa mục tiêu theo đặt hàng ) Với m ục tiêu phát triển thuật toán tìm kiếm bầy đàn hệ thống m ạng cảm biến không dây di động định vị giám sát nguồn hóa chất, p hóng xạ rị rỉ xảy thảm họa cô n g nghiệp C ách thức đánh giá m ục tiêu thông qua tiêu chí: + K h ả vượt qua điểm tối ưu cục để tìm khu vực có nồ n g độ/nhiệt độ cao khu vực tìm kiếm với xác suất thành cơng lớn 90% + K h ả tìm kiếm đồng thời nhiều tham số Trong giới hạn đề tài này, hai tham số nhiệt độ nồng độ khí ga cân nhắc hàm mục tiêu cần tìm kiếm Một (01) tháng quy đổi tháng làm việc gồm 22 ngày, ngày làm việc gồm 08 tiếng Những khả khác trì truyền thơ n g tồn hệ thống, tránh vật c ả n chúno tơi hồn thiện trona đề tài trước 11 - Tông quan tình hình nghiên cứu trong, ngồi nưóc đề xuất nghiên cúu đề tài 11.1 Đánh giá tổng quan tình hình nghiên cửu lý luận thực tiễn thuộc lĩnh vực đề tài Ngồi nước (Phân tích đảnh giả cơng trình nghiên cíni có liên quan kêt nghiên cíni m ới lĩnh vực nghiên CÍO Ầ đề tài; nêu bước tiên trình độ K H & C N kết nghiên cứu đó; van đề K H C N cần phải nghiên cíni giải quyết) Một hệ thống đa robot gồm robot di động tự trị có khả n ă n s cảm nhận (sensing), tính tốn (com putation) v trao đổi thông tin (inform ation exchange) với [1, 2] Các robot có khả tương tác họp tác để thực nhiều nhiệm v ụ m ột lúc nhanh linh hoạt robot đơn C húng ứng dụng tìm kiếm v cứu hộ (rescue m ission), giám sát (serveillance) v trinh sát (reconnaissance), khám p h m ôi trư ờng nguy hiểm (exploring hazardous environm ent), tuần tra theo dõi (patrolling and m onitoring), thu thập d ữ liệu (data g a th e rin g ) N ghiên cứu hệ thống đa ro b o t nay, nhà nghiên cứu tập trung vào vấn đề là: nghiên cứu mơ hình hệ th ố n g dựa hành vi (behavior-based paradigm ); nghiên cứu kiến trúc điều k hiển hệ thống (system and control architecture); hợp tác thực thi nhiệm vụ (coordination); vấn đề truyền thông (com m unication); toán phân nhiệm (task allocation); toán định vị, lập đồ khám phá môi trư ờng (localization, m apping and exploration) [1, 2, 3, 4, 5, 6] T rong đó, tốn khám phá m trư ờng nguy hiểm quan tâm (H ình 1) H ìn h H ệ th ố n g đ a ro b o t p h ố i h ợ p triển khai v iệ c tìm k iế m M ột r obot di động, có khả truyền thơng, phát vật c ả n đượ c trang bị cảm biến kèm tìheo đóng vai trị m ột node cảm b iến khơng dây di động (H ìn h 2) H ìn h N g u y ê n m ẫ u ro b o t đ ộ n g đ ợ c tra n g b ị c ả m biến N hàm khám phá m ôi trư ờng, m ột sổ cách tiếp cận kể (1) m rộng vùng bao phủ hệ thống đa đa robot [7, 8, 9], (2) tìm kiếm đa m ục tiêu sử dụng thuật toán điều khiển th eo hành vi [10, 11, 12], (3) sử dụng thuật tốn tìm k iếm [13, 14] T rong với cách tiế p cận (1) (2), vùng bao p h ủ việc tìm kiếm n hiều mục tiêu xa bị ảnh h n g nhiều số lượng robot Đ a số cách tiếp cận giả sử sổ lượng robot không giới hạn Với cách tiếp cận (3), với m ột số lượng hữ u hạn robot với khả th íc h nghi thuật tốn tìm kiếm , việc tìm kiếm trở nên có định hướng T uy vậy, c ò n g bố theo hướng hướng đến tìm kiếm m ục tiêu “điểm / đa điểm ” T rong thực tế, m ục tiêu tìm kiếm tham số môi trường n h iệt độ, độ ẩm , nồng độ h ó a chất ng phân bố theo vùng hình H ìn h 3(a) P h ân bố c n g độ án h sá n g H ìn h (b) P h â n b ố n h iệ t độ tro n g đ m c h y ÍUnburned gas) (Burnt gas) (Temperature) H ìn h (c) P h â n bố n n g độ rị rỉ k h í ga D o đó, đề tài m ục tiêu tìm k iểm mơ hình hóa thành hàm có phiân bố khác nhau; thuật tốn tìm kiếm phải cải tiến nhằm tăn g hiệu tìm kiểm đốii với hàm mục tiêu m ới Cụ thể hơn, thuật tốn tìm kiếm sử dụng thuật to n bầy đàn [15, 16], m inh chứng phù hợp để kết hợp với hệ thống đa robot Ttính ch ất tương đồng việc mô tả di chuyển kiếm mồi m ôi trư n g tự nhiên Tr ong nưó’c (Phân tích, đánh giả tình hình nghiên cíni nước thuộc lĩnh vực nghiên u đề tài; kết nghiên círu liên quan đến đề tài m cán tham gia thực Nếu có đề tài lĩnh vực thực cấp khác, nơi khác phải phân tích nêu rõ nội dung liên quan đến đề tài này; Neu p h t có đề tài đ a n g tiến hành mà phổi hợp nghiên cícu cần ghi rõ Tên đề tài, Tên Chủ trì đơn v ị chủ trì đề tài đó) Thieo n h chúng tơi tìm hiểu, V iệt nam m ới nghiên cứu/chế tạo ro b o t (cảm biến di động) hoạt động riêng lẻ M ột số đơn vị nghiên u bước đầu tiế p cận nghiên cứu lĩnh vực H ọc viện Kv thuật Q uân sự, Đ ại học B ách khoa H nội., Đại học B ách K hoa H C M T uy nhiên, nhóm dừng m ức m hình hóa m p h ỏ n g c ác toán riêng lẻ chưa thể đầy đủ đặc tính hệ thống V đó, cần th iế t phải có m ột m hình m p h ỏ n g có tính thống v có đặc tính hệ thống đa robot 11.2 Định hướng nội dung cần nghiên cứu đề tài, luận giải cần thiết, tính cấp bách, ỷ nghĩa lý luận thực tiễn ( Trẽn sở đảnh giá tình hình nghiên cíni ngồi nước, phản tích cơng trình nghiên cihi có liên quan, kêt m ới nhât lĩnh vực nghiên cứu, cần nêu rõ vân đê tơn tại, từ nêu mục tiêu nghiên cím hướng giải mới, nhũng nội dung cần thực - trả lời câu hỏi đề tài nghiên cứu giải vấn đề gì, nhũng thuận lợi khó khăn cần giải quyết) Sau công bố trư ớc chủng đă giải vấn đề m ột hệ đa robot hay mạng cảm b iến không dây di động di chuyển an toàn, theo huy, phân tán/tập họp đàn T rong đề tài này, tập trung vào phát triển k tìm kiếm hệ cảm biến cách tích hợp thuật tốn bầy đàn vào hệ thống H ướng tới việc ứng dụng hệ thống cảm biến di động tìm kiếm , hỗ trợ cứu nạn có cố xảy m người tiếp cận đến cháy, nổ khu cơng ng h iệp hóa c h ấ t V ới cách tiếp cận tại, việc đưa số lượng hữu hạn robot triển khai hỗ trợ tìm kiếm nguồn rị rỉ hay người cịn bị kẹt lại gặp m ột số hạn chế định thời gian tìm kiếm định vị lâu, số lượng đổi tượng xác định đồng thời V ới tiếp cận mói, nhược điểm khắc phục tốt Tuy nhiên, hệ thố n g đa robot cần giải vấn đề chiến lược di chuyển tối ưu hay lựa chọn tham số tối ưu để di chuyển v tìm kiếm m ục tiêu đề tài đề cập đến 11.3Liệt kê danh mục cơng trình nghiên cứu, tài liệu có liên quan đến đề tài trích dẫn đánh giá tổng quan [1] L ynne E Parker, “C urrent research in m ulti-robot system s”, A rtificial L ife R obotics (2003) [2] Luc Steels, “W hen are robots intelligent autonom ous aeents”, R obotics and A utonom ous System s (1995), V olum e: 15, Issue: 1-2, Publisher: the M IT press, pages: 3-9 [3] M ataric, M (1992) B ehavior-B ased Control: M ain Properties and Im plications In: IEEE International C onference on R obotics and A utom ation, W orkshop on A rchitectures for Intelligent Control System s, N ice, France, pp 46-54 [4] L ynne E Parker, “D istributed Intelligence: O verview o f the F ield and its A pplication in M ulti-R obot System s”, Journal o f Physical A gents, V ol.2, N o l, M arch 2008 s [5] Y U ny Cao, A lex Fukunaga, A ndrew B Kahng, “C ooperative M obile R obotics: A ntecedents and D irections”, A utonom ous R obots, K luw er A cadem ic Publishers, B oston, 2007 s [6] Y U ny Cao, A lex Fukunaga, A ndrew B K ahng, “C ooperative M obile R obotics: A ntecedents and D irections”, A utonom ous R obots, K luw er A cadem ic Publishers, B oston, 2007 s [7] J C ortes, M artinez, T K aratas, and F Bullo, “Coverage control for m obile sensing n etw o rk s,” IEEE T ransactions on Robotics and A utom ation, vol 20, no 2, pp -2 5 , 2004 [8] w Li and c G C assandras, “Distributed cooperative coverage control o f sensor n etw o rk s,” in D ecision and Control, 2005 and 2005 European C ontrol C onference C D C E C C ’05 44th IE E E C onference on IEEE, 2005, pp 2542-2547 [9J M J M A ndrew H ow ard and G s Sukhatme, “M obile sensor netw ork deploym ent using potential fields: A distributed, scalable solution to the area coverage problem ,” in Procee dings o f the Internationa] Sym posium on D istributed A u to n o m o u s R obotic System s, 2002, pp 299-30 [10] H D Pham , M T Pham , Q V Tran, and T D N go, “A cceleratin g m ulti-target tracking by a sw arm o f mobile robots w ith netw ork p reserv atio n ,” in proceedings o f the 4th International C onference o f Soft Com puting and P attern R eco g n itio n , H anoi, V ietnam IEEE, 2013 [11] L Blazovics, K Crorba, B Forstner, and c H assan, T arget track in g and surrounding with sw arm robots, C onference and W orkshops on E n g in eerin g o f C om puter-B ased System s, p p 135-141, 2012 [12] B Shucker, and J K B ennett, Target Tracking w ith D istributed R obotic M acrosensors, M ilitary C om m unications C onference (M ILCO M ), V ol 4, p p -2 , 2005 [13] K urt D eư , M ilos M anic, “M ulti-R obot, M ulti-T arget Particle Sw arm O ptim ization Search in N oisy W ireless E nvironm ents”, Catania, Italy, M ay 21-23, 2009 [14] T H siang, E A rkin, M B ender, s Fekete, J M itchell, “A lg o rith m s for R apidly D ispersing R obot Sw arm s in U nknow n E nvironm ents”, 19th A nnual A C M Sym posium on C om putational G eom etry (SoC G ), June 8-10, 2003, San D iego, U SA [15] J K ennedy,R Eberhard, “Particle Swarm O ptim ization,” Proc o f IE E E In t’l Conf on N eural N etw orks, Piscataw ay, N J, U SA, pp 1942-1948, 1995 [16] Pugh, J and M artinoli, A ,” Inspiring and M odeling M u lti-R o b o t Search w ith Particle Sw arm O ptim ization” , Swarm Intelligence Sym posium , 2007 SIS 2007 IEEE} 12 - Cách tiếp cận (Luận rõ cách tiếp cận van đề nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu) T rước tiên, m ột mơi trường/m hình giả định xây dựng bao gồm m ục tiêu cần tìm kiếm nhiệt độ, nồng độ hóa c h ấ t Tiếp theo, thuật tốn tìm kiếm b ầy đàn tích hợp với hệ thống đa robot nshiên cứu cải tiến nhằm phát huy khả tìm kiếm cách đồng thời nhiều tham số 13 - Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng (Nêu rô phư ng pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng gan xới nội dung đê tài; so sảnh với phương pháp giải quvết tương tự khác phân tích để làm rõ tỉnh mới, tính độc đáo, tính sáng tạo đề + T rư c tiên, việc tìm hiểu v đánh giá phân bố tham số m ôi trư n g cần phải thực nhàm sử dụng để xây dựng m hình mơi trường thảm họa Sau đó, liệu m hình hóa dạng cách hàm phân bố có biểu diễn giải tích + T hu ật tốn tìm kiếm nghiên cứu cải tiến nhằm tăng hiệu tìm kiếm mơ hình đề xuất thực việc tìm kiếm đa m ục tiêu m ộ t cách đồng thời + Sau tích họp giải thuật tìm kiếm vào hệ thống đa robot, việc thực thi đánh giá hệ thốn g đ ợ c kiếm chứng hàm benchm ark Sau đó, hệ thống tìm kiếm thực thi trê n m hình chúng tơi xây dựng 14 - Nội dung nghiên cứu (Nêu rõ nội dung khoa học, công nghệ cần giải quyết, hoạt động chỉnh đế thực nội dung tạo sản phấm; ỷ nghĩa, hiệu việc nghiên cún, phương án giải qnyế:, rõ nội dung mới, tính kế thừa phát triển, nội dung có tính rủi ro giải pháp khăcphục, ghi rõ chuyên đề cần thực nội dung) + Nội d u n g 1: N ghiên cứu, xây dựng, phát triển thuật tốn tìm kiếm bầy đàn cho mơ hình mạng c ảm biến không dây di động H oạt động 1.1: Tìm kiếm tài liệu, nghiên cứu đặc tính thuật tốn bầy đàn đặc tín h m ans cảm biến không dâv di độns H oạt động 1.2: Phân tích, đánh giá đề xuất thuật tốn bầy đàn với m hình m ạng cảm biển khôns dây H oạt độne 1.3: Phát triển đánh giá giải thuật tìm kiểm đề xuất + Nội d u n g 2: N a h iên cứu, lựa chọn m hình đại diện cho thảm họa công nghiệp phục vụ ki em tra, đánh giá th u ật tốn H oạt độns 2.1: Tìm hiểu, nghiên cứu đặc trưng tham số càn giám sát có thảm họa cơng nơhiệp H oạt động 2.2: Xâv dựng hàm mục tiêu cho m hình thảm họa lự a chọn H oạt động 2.3: Phân tích, đánh giá hàm mục tiêu xây dựng với m hình thảm họa + Nội d u n g 3: M ô đánh giá khả ứng dụng hệ thố n g m ạng cảm biến không dây di động định vị, khoanh vùng giám sát thảm họa công nghiệp H oạt động 3: Tích hợp giải thuật vào hệ thống m ạng cảm biến di động để đánh giá m ô hình thảm họa công nghiệp ' 15 - Khả sử dụng sở vật chất, trang thiết bị (Các thiết bị chính, tên phịng thí nghiệm sử dụng) Đ ẻ tài sử dụns m áy tính cá nhân m áy tính chuyên dùng cho m ô p h ỏ n g đầu tư Klhoa Đ iện tử V iễn thông, trường Đại học C ông nghệ, Đ H Q G H N 16» - Phưong án phối họp vói đối tác (đổi với đề tài hợp tác bắt buộc) (Trình bày rõ phương án; nội dung; kế hoạch phổi hợp Khả đóng góp nhân lực, tài chính, c sở hạ tầng Phân tích rõ lý cần hợp tác dự kiến kết hợp tác, tác động hợp tác đôi với kết đề tài) sẵin sàng hợp tác với đơn vị nghiên cứu lĩnh vực này, phối hợp vón đơn vị có m ong m uốn đưa giải pháp vào triển khai thực tế 17 - Tóm tắt kế hoạch lộ trình thực hiện: TT Các nội dung, cơng việc chủ yếu cần thực hiện; mốc đánh giá chủ yếu Kết phải đạt (l) (2) (3) Thời gian (bắt đầu, kết thúc) Cá nhân, tổ chức thực hiện* Dự kiến kinh phí (4) (5) (6) 66 N ộ i d u n g 1: N g h iê n c ứ u , x â y dựng, p h t triển th u ậ t tốn tìm k iế m bầy đàn cho m h ìn h m n g cảm biến k h ô n g dây di động - H oạt động 1.1: Tìm kiếm tài liệu, nehiên cứu đặc tính thuật tốn bầy đàn v đặc tính m ạng cảm biến k hôna dây di động 01 báo cáo chuyên đề tổng quan thuật toán bầy đàn m ạne cảm biến không dây 1/2015 2/2015 - H oạt động 1.2: Phân tích, lựa chọn đề xuất thuật tốn bầy đàn với m hình m ạng cảm biến không dây 01 báo cáo chuyên đề: Đ e xuất thuật toán di chuyển dựa thuật toán bầy đàn 3/2015 6/2015 Phạm Minh Triển 10 Phạm Duy Hưng Phạm Minh Triển 28 Phạm Duy Hưng Hoàng Anh Quý - H oạt động 1.3: Phát triển đánh giá giải thuật tìm kiếm đề xuất 01 M ô đ u n p h ầ n m ềm 7/2015 - P hạm D uy giải thuật tìm kiếm 9/2015 H ưng 28 H oàng A nh Quý 66 N ộ i d u n g 2: N g h iê n u , lự a chọn m hình đ ại diện cho th ả m họa c ô n g nghiệp p h ụ c vụ k iể m tra, đánh g iá th u ậ t tốn - H oạt động 2.1: Tìm hiểu, nghiên cứu đặc trưng tham số cần giám sát có cố cơng nghiệp 01 báo cáo chuyên đề tham số cần giám sát có c ố c n g n g h iệ p t 9/2015 12/2015 Phạm M in h T r i ể n Phùng M ạnh D ương 10 - Hoạt động 2.2: Xây dựna hàm mục tiêu cho mơ hình thảm họa lựa chọn 01 M đun mơ hình thảm họa cơne nghiệp 12/2015 2/2016 Phạm M inh Triển 28 Phùng M ạnh Dươnơ Qch Cơng Hồng - Hoạt động 2.3: Phân tích, đánh giá hàm mục tiêu xây dựng với m ô hình thảm họa 01 báo hội nghị quốc tế đánh giá tính đại diện mơ hình thảm họa 2/2015 4/2016 Phùng M ạnh D ương 28 Q ch Cơng H ồng Hồng A nh Q 29 N ộ i d u n g 3: M ô p h ỏ n g đánh g iá k h ả ứ n g d ụ n g củ a h ệ th ống m n g căm biến k h ô n g dây di động tro n g định vị, k h o a n h v ù n g g iá m sá t th ả m ỉtọa tro n g cô n g n g h iệp - H oạt động 3: Tích hợp giải thuật vào hệ thống m ạng cảm biến di động để đánh giá mơ hình thảm họa công nghiệp + 01 báo hội nghị quốc tế khả 4/2016 12/2016 Phạm M inh Triển 29 tìm k iếm , đ ịn h vị m ộ t hàm mục tiêu + p báo tạp chí chun ngành nước nội dung tìm kiếm định vị đa mục tiêu Phùng M ạnh D ương Hoàng A nh Quý * G hi ỉĩhững nhân có tên Mục nghiên cứu sinh, học viên cao học tham gia III SẢN PHẢM KHOA HỌC, HÌNH THỨC CƠNG BỐ VÀ KẾT QUẢ ĐÀO TẠO CỦA ĐÈ TÀI - Kết quả: Các k ế t nghiên cứu lý thuyết, thực nghiệm , nghiên cứu vật liệu, thiết bị rmáy m óc, chương trìn h máy tính, dây chuyền cơng nghệ, giống trồng, giống vật ni, 10 , qui trình cơng nghệ, tiê u chuẩn, quy phạm, thiết kế, dự báo, báo cáo phân tích, luận chứng ] kinh tế, quy hoạch phát triển, tư vấn sách TT Tên sản phẩm (dự kiến) Phân mêm mô đánh giá tìm kiếm n suồn rị ri thảm họa cơng nghiệp sử dụng M atlab, C/C++ Yêu câu khoa học hoặc/và tiêu kinh tế - kỹ thuật cần đạt Ghi + Giao diện trực quan mô hoạt động tìm kiếm hệ thống + Xác suất tìm kiếm thành cơng nơi có nồng độ khí ga /nhiệt độ cao lớn 90% + Tìm kiếm đồng thời hai tham số nhiệt độ nồng độ khí ga 19 - Hình thúc cấp độ cơng bố kết nghiên cứu I Lựa chọn số hình thức đây: 19.1 Số lượng báo cơng bố tạp chí khoa học quốc tế theo hệ thống ISI/Scopus: 19.2 Sô lượng sách chuyên khảo xuất ký hợp đồng xuất bản: ] 19.3 Đ ăng ký sở hữu trí tuệ: ] 19.4 Số lượng báo quốc tế không thuộc hệ thống ISI/Scopus: ] 19.5 Số lượng báo tạp chí khoa học Đ H Q G H N , tạp chí khoa học chuyên ngành quốc gia b áo cáo khoa học đăng kỷ yếu hội nghị quốc tế (có phản biện): ( 02 đăng kỷ yếu hội nghị quốc tế IE EE/IEIC E/SC O PU S có phản biện, 01 tạp chí c chun ngành quốc gia ] 19.6 Báo cáo khoa học kiến nghị, tư vấn sách theo đặt hàng đơn vị sử dụng: ] 19.7 Kết dự kiến ứng dụng quan hoạch định sách sở ứng c dụng KH& CN: ] 19.8 K ết khác 20 - Sản phẩm đào tạo TT Cấp đào tạo Số lượng Tiến sỹ (hỗ trợ) 01 T hạc sỹ Cử nhân 01 Nhiệm vụ giao liên quan đến nội dung đề tài Ghi (D ự kiến kinh phí) Đ.vị: Tr đồng N ghiên cứu phát triển tảng m ạng cảm biến không dây di động 10 N ghiên cứu phát triển giải thuật tìm kiềm 10 21 - Khả ứng dụng tác động kết nghiên cứu 21 ì Khả ứng dụng lĩnh vực đào tạo, nghiên cứu khoa học & công nghệ, chỉnh s sách, quản lý ^ M m ột lĩnh vực nghiên cứu dài hạn Sản phẩm phần m ềm dùng cho đào tạo nghiên c cứu, tương lai p h t triển ứng dụng thực tế giám sát m trường, an ninh quốc F phịng I 21.2 Khả chuyến giao kết ứng dụng thực tiên s L íSản phẩm phần m ềm đầu tư phát triển thành sản phẩm ứng dụ n g thực tiễn cho n r nnục đích giám sát, tìm kiếm mơi trường khôna biết trước 2 222 - Phạm vi địa (dụ kiến) ứng dụng kết B I B i tốn có nhiều tiềm năne ứng d ụ n s triển khai hệ thống thật, chẳng hạn sử d c cdụng hệ th ố n e triến khai tìm kiếm cứu nạn đa mục tiêu, giúp việc tìm kiếm /cứu nạn đ C cđược nhanh xác Tìm kiếm, giám sát khoanh vù n g nguồn khí độc, n r mguồn phóng xạ trona khu vực xẩy cố mà neười lui tới IV KINH PHÍ TH ựC HIỆN 2.2 2Ĩ3 - Tổng kinh phí thực đề tài: 200 (triệu đồng) 2:2223.1 N guồn kinh phí: 2:2 213.2 Kinh phí dự tốn phía đổi tác (đổi với đề tài hợp tác): '2 Ĩ3 Kinh phí dự toán Đ H Q G H N cấp: T1TTT Đ ơn vị tính: Triệu đồng Nội dung Kinh phí Năm thứ 1 2: Xây dựng đề cương chi tiết Thu thập viết tổng quan tài liệu Năm thứ Thu thập tư liệu (mua, thuê) Dịch tài liệu tham khảo (số trang X đơn giá) Viết tổng quan tư liệu : :3 Điều tra, khảo sát, thí nghiệm, thu thập số liệu, 86 nghiên cứu 75 Chi phí tàu xe, cơng tác phí Chi phí th m ướn Chi phí hoạt động chun mơn 76 4