ON RESEARCH IN THE FIELD OF MULTIPROCESSOR COMPUTING CONTROL SYSTEMS CARRIED OUT IN THE LABORATORY OF INFORMATION TECHNOLOGIES AND CONTROL PROCESSES OF THE SOUTHERN SCIENTIFIC CENTRE OF THE RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Рұқсат ақылы немесе тек жазылушылар үшін

Аннотация

Recent days information technologies are increasingly used in various fields of human activity. There is an explosive development of a number of modern information technologies, such as neural networks, artificial intelligence, fog and cloud computing, etc. Technologies in the field of robotics, wireless communication technologies, information and control systems and computer complexes are being improved due to the emergence of a new element base. Using all these new technologies in the construction of modern information and control systems is not only important and relevant, but also necessary. It is also corresponding to modern technological challenges. The research on this area is carried out by the staff of the Laboratory of Information Technologies and Control Processes at the SSC RAS. The article reviews the scientific research and developments of the laboratory and describes the following areas of research: “Reconfigurable computing systems with high real performance”, “Collective control of groups of robots”, “Multiprocessor and neural network information and control systems for various fields of application”. The direction “Reconfigurable computing systems with high real performance” includes scientific and practical research and industrial production of high-tech basic computing modules and software development for reconfigurable computing systems with high real performance. The direction “Collective control of groups of robots” includes scientific research and practical developments in the field of creating control methods and tools for building distributed information and control systems to improve the efficiency of complex mechatronic objects, including intelligent robots. Direction “Multiprocessor and neural network information and control systems for various fields of application” includes scientific and practical research in the development of methods and tools for building distributed information and control systems, mathematical and software for such systems in order to improve security and ensure efficiency of operation of complex mechatronic facilities, monitoring and forecasting systems for various purposes. It is advisable to combine research of “Collective control of groups of robots” and “Multiprocessor information and control systems for various fields of application” in order to develop new methods for organizing and managing information and control systems that include mobile components.

Авторлар туралы

I. Kalyaev

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences; Southern Federal University

Email: kaliaev@niimvus.ru
Rostov-on-Don, Russian Federation; Rostov-on-Don, Russian Federation

E. Melnik

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences

Rostov-on-Don, Russian Federation

M. Orda-Zhigulina

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences

Rostov-on-Don, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Каляев А.В. 1984. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой. М., Радио и связь: 240 с.
  2. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Шмойлов В.И. 2009. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры. Ростов н/Д, изд-во ЮНЦ РАН: 344 с.
  3. Каляев И.А., Левин И.И. 2022. Реконфигурируемые вычислительные системы на основе ПЛИС. Ростов н/Д, изд-во ЮНЦ РАН: 474 с.
  4. Каляев А.В., Каляев И.А., Левин И.И. 2004. Многопроцессорные вычислительные системы с программируемой архитектурой на основе ПЛИС. Вестник Южного научного центра. 1: 24–33.
  5. Левин И.И., Семерников Е.А. 2005. Устойчивость конвейерных рекурсивных фильтров. Вестник Южного научного центра. 1(2): 28–40. doi: 10.23885/1813-4289-2005-1-2-28-40
  6. Каляев И.А., Левин И.И. 2007. Высокопроизводительные модульно-наращиваемые многопроцессорные системы на основе реконфигурируемой элементной базы. Вычислительные методы и программирование. 8(2): 24–33.
  7. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. 2009. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. М., Физматлит: 280 с.
  8. Каляев И.А., Коробкин В.В., Мельник Э.В., Хисамутдинов М.В. 2014. Методы и средства повышения безопасности и сокращения времени операций с ядерным топливом на АЭС с реактором типа ВВЭР-1000. Ростов н/Д, изд-во Южного федерального университета: 208 с.
  9. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. 2005. Управление коллективом интеллектуальных объектов на основе стайных принципов. Вестник Южного научного центра. 1(2): 20–27. doi: 10.23885/1813-4289-2005-1-2-20-27
  10. Капустян С.Г., Орда-Жигулина М.В., Орда-Жигулина Д.В. 2021. Метод робастно устойчивого управления движением группы мобильных роботов с «лидером» для систем мониторинга и прогнозирования опасных процессов и обеспечения безопасности населения и береговой инфраструктуры. Наука Юга России. 17(2): 66–73. doi: 10.7868/s25000640210207
  11. Каляев И.А., Капустян С.Г. 2011. Групповое управление роботами: проблемы, решения. Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 13: 7–12.
  12. Капустян С.Г. 2012. Методы самоорганизации распределенных информационно-управляющих систем интеллектуальных мультиробототехнических комплексов. Вестник компьютерных и информационных технологий. 3(93): 35–41.
  13. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. 2002. Распределенные системы планирования действий коллективов роботов. М., Янус-К: 292 с.
  14. Каляев И.А., Мельник Э.В. 2011. Децентрализованные системы компьютерного управления. Ростов н/Д, изд-во ЮНЦ РАН: 196 с.
  15. Желтов С.Ю., Каляев И.А., Косьянчук В.В., Мельник Э.В., Зыбин Е.Ю. 2021. Реконфигурация систем управления воздушных судов. М., РАН: 204 с.
  16. Каляев И.А., Мельник Э.В. 2007. Метод мультиагентного распределения ресурсов в интеллектуальных многопроцессорных вычислительных системах. Вестник Южного научного центра. 3(4): 37–46. doi: 10.23885/1813-4289-2007-3-4-37-46
  17. Каляев И.А., Капустян С.Г. 2018. Метод мультиагентного управления «умным» интернет-производством. Робототехника и техническая кибернетика. 1(18): 34–48.
  18. Orda-Zhigulina M.V., Melnik E.V., Ivanov D.Ya., Rodina A.A., Orda-Zhigulina D.V. 2019. Combined method of monitoring and predicting of hazardous phenomena. In: Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 984. Software Engineering Methods in Intelligent Algorithms. CSOC 2019. Cham, Springer: 55–61. doi: 10.1007/978-3-030-19807-7_6
  19. Melnik E., Klimenko A., Korobkin V. 2018. Reconfigurable distributed information and control system multiagent management approach. In: Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 680. Proceedings of the Second International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’17). Volume 2. Cham, Springer: 84–95. doi: 10.1007/978-3-319-68324-9_10
  20. Каляев А.И. 2021. Применение распределенных вычислительных систем для обработки изображений в целях поиска беспилотных летательных аппаратов. Вестник компьютерных и информационных технологий. 18(10): 46–53. doi: 10.14489/vkit.2021.10.pp.046-053

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Издательство «Наука», 2022