Kooperácia rojov

Motív a rozsah kooperácie rojov

Kooperatívne roje bezpilotných prostriedkov (UAV) predstavujú škálovateľný a robustný spôsob vykonávania zložitých misií: plošné mapovanie, hľadanie a záchrana, monitorovanie infraštruktúry, prieskum a zásobovanie. Oproti jedinému stroju zvyšujú priepustnosť (viac cieľov paralelne), redundanciu (odolnosť proti zlyhaniam) a adaptabilitu (dynamická alokácia úloh). Kľúčovými stavebnými blokmi sú formácie, alokácia úloh a robustnosť – prepojené na úrovniach vnímania, komunikácie a riadenia.

Modely a architektúry: od centrálnej po plne distribuovanú koordináciu

• Centrálna: jedno riadiace centrum priraďuje úlohy a trajektórie. Výhoda: globálna optimalita; nevýhoda: jediné miesto zlyhania, škálovanie s O(N²–N³).
• Hierarchická: vodcovia (clustery) agregujú informácie a koordinujú podskupiny; kompromis medzi škálovaním a optimalitou.
• Distribuovaná: rozhodovanie na hrane; komunikácia lokálna (neighbours only); vhodné pre ad hoc siete, vysoká odolnosť.
• Hybridná: globálne ciele (hranice oblasti, SLA) a lokálne politiky (vyhýbanie kolíziám, formácie, alokácia).

Komunikačné modely a obmedzenia

Rojová koordinácia predpokladá V2V a často aj V2G spojenie s oneskorením, stratami paketov a obmedzenou priepustnosťou. Typicky sa používa:

• Ad hoc mesh (802.11s, 802.11ac/ax, TDD-RF, 5G sidelink): dynamické routovanie, link-quality aware publikovanie.
• Publish/Subscribe: DDS/RTPS, ROS 2; QoS triedy (reliable/best-effort), priorita C2 > telemetria > payload.
• Čiastočne synchronné modely: horné ohraničenie latencie Δ; algoritmy musia tolerovať packet drop a jitter.

Formácie: schémy a stabilita

Formácia znamená udržovanie priestorových vzťahov medzi UAV. Nech p_i ∈ ℝ³ je poloha i-teho agenta. Požadujeme, aby rozdiely p_i − p_j sledovali cieľové vektory δ_ij alebo vzdialenosti ‖p_i − p_j‖ = d_ij.

• Leader–Follower: jeden alebo viac vodcov generuje referencie; nasledovníci udržiavajú relatívne pozície. Jednoduché, no citlivé na výpadok vodcu.
• Virtuálna štruktúra: formácia ako rigidné teleso s pozíciou/orientáciou; každý agent rieši sledovanie svojej kotvy. Dobrá koordinácia pri manévrovaní.
• Behaviorálne (Reynolds): separácia–zarovnanie–kohézia; jednoduché, emergentné správanie, menej presná geometria.
• Konzenzus/Gradient: riadenie založené na grafe susedností G=(V,E), váhy w_ij, aktualizácie u_i = −∑_j∈𝒩(i) w_ij(p_i − p_j − δ_ij); vlastnosti dané Laplaciánom L.
• MPC pre formácie: prediktívne riadenie s obmedzeniami (kolízie, dynamika, saturácie); vhodné pre rýchle zmeny tvaru.

Bezkolízne riadenie a bezpečnostné vrstvy

• Funkcie potenciálu a control barrier functions (CBF) na garantované dodržanie minimálnej vzdialenosti d_min.
• Reciprocal Velocity Obstacles (RVO/ORCA) pre diskrétne plánovanie rýchlostí; lineárne obmedzenia riešiteľné v reálnom čase.
• Hierarchia zásahov: (1) núdzový vyhýbací mód, (2) zabezpečené prerušenie formácie, (3) návrat na hranicu oblasti.
• Deconfliction v 3D: vrstvené hladiny, prioritizácia smerov, pravidlá „vpravo/na výšku“ a koordinované klesanie/stúpanie.

Alokácia úloh: modely, metriky a algoritmy

Nech 𝒯 je množina úloh, 𝒜 množina agentov. Cieľom je minimalizovať náklady J (čas, energia, riziko) a splniť obmedzenia (kapacita, dolet, vybavenie, precedencie).

• Základné priradenie: bipartitná zhoda (Hungarian), O(n³), centrálne optimálne pre 1–1 priradenia.
• Trhové mechanizmy: aukcie (prvé/druhé ceny, CBBA – Consensus-Based Bundle Algorithm), vhodné pre distribúciu, dokazateľná konvergencia v čiastočne synchronnom modeli.
• MIP/ILP: globálne plánovanie trás (VRP/TSP varianty) s časovými oknami, kapacitami, precedenciami; relaxácie (LP, Lagrange) a heuristiky (GRASP, VNS).
• Stochastická alokácia: Gittins indexy pre viacramenné bandity (prieskum/využitie), pravdepodobnostné priradenia pri neistote výnosu.
• Viackritériové hodnotenie: J = α·t + β·E + γ·risk + …, normalizácia a adaptívne váhy podľa priorít misie.

Dynamické preplánovanie a reaktívna kooperácia

Pri výskyte nových úloh, poruchách alebo zmene prostredia je nutné on-line prehodnotenie rozdelenia. Používajú sa rollout MPC, event-triggered aukcie a receding horizon alokácie s penalizáciou preplánovania, aby sa predišlo osciláciám („task churn“).

Heterogénne roje a obmedzenia zdrojov

• Heterogenita schopností: rôzne senzory/payloady, rýchlosti, dolet; alokácia sa rozširuje o capability matching a compatibility constraints.
• Energetika: stav batérie SoC v hodnote úlohy a v obmedzeniach; plánovanie „pit-stops“ (dokovacie stanice, výmena batérií).
• Komunikačný rozpočet: cenové funkcie za šírku pásma; lokálne rozhodovanie pri častých stratách spojenia.

Vnímanie a lokalizácia pre kooperáciu

• Relatívna lokalizácia: UWB, vizuálne značky, visual-inertial odometry s loop closure medzi agentmi.
• Kooperatívne SLAM: zdieľanie mapových prvkov, pose graph optimalizácia s odolnosťou voči nekonzistentným meraniam (robustné jadrové funkcie).
• Fúzia stavov: konzistentné filtre (CI-EKF), covariance intersection pri neznámych koreláciách, consensus Kalman filtering.

Robustnosť: od teórie grafov po odolné riadenie

• Konektivita grafu: k-spájateľnosť a algebraická konektivita λ₂(L) ako mierka reziliencie voči výpadkom hrán/uzlov.
• Poruchy a zlyhania: detekcia anomálií (outlier stavy, konfliktné merania), fault isolation a rekonfigurácia formácie.
• Odolné voči nepriateľovi: Byzantine-resilient consensus (napr. mean subsequence reduced), filtrovanie extrémov, dôkaz limitov pri f škodlivých uzloch.
• Robustné riadenie: H∞/μ-syntéza, tube MPC s množinovými odchýlkami, explicitné modelovanie oneskorení a strát paketov.

Bezpečnostné a etické aspekty rojov

Koordinácia mnohých UAV zvyšuje riziká: kolízie, rušenie spojenia, narušenie súkromia. Zavádzajú sa geofencing, strategické dekonflikčné pravidlá, auditné logy, a politiky zodpovednosti (kto rozhoduje, kto nesie riziko). Pre kritické misie sa odporúča dual-channel C2 a nezávislý „kill-safe“ kanál.

Formovanie tvaru a reťazové úlohy (choreografia)

• Trajektórie tvaru: interpolácia medzi formáciami (lineárna v priestorových parametroch vs. geodetické krivky na SE(3)).
• Synchronizácia: časová koordinácia s toleranciou ±ε; sietová synchronizácia (PTP) alebo relatívne clock drift modely v MPC.
• Choreografie: priemyselné inšpekcie, svetelné show; bezpečnostné obálky pri dynamických tvaroch.

Kooperatívne pátranie a prieskum

Objemné oblasti sa dekomponujú (Boustrophedon, Voronoi, lawnmower) a prideľujú agentom. On-line informácia (pravdepodobnostná mapa cieľa) riadi informational MPC alebo Bayes-optimal politiku s belief space planning. Redukcia redundancie pomocou frontier sharing a next-best-view koordinácie.

Plánovanie s obmedzeniami a garancie

• Temporálna logika (LTL/CTL): špecifikácie cieľov a bezpečnostných pravidiel; syntéza monitorov a robustné vykonanie.
• CBF + CLF: kombinácia control barrier a Lyapunov funkcií; formulácia ako quadratic program (QP) s garanciami bezpečia/stability.
• Reachability: množinové metódy (Hamilton–Jacobi), overenie dosiahnuteľnosti pri poruchách a rušení vetrom.

Meranie výkonu a KPI rojov

• Produktivita: pokrytie oblasti (%), čas dokončenia, priepustnosť (ciele/hodinu).
• Účinnosť: energia na jednotku práce (Wh/km²), využitie šírky pásma.
• Bezpečnosť: počet near-miss, porušenia d_min, fallback udalosti.
• Robustnosť: degradácia výkonu pri x% výpadku uzlov, MTBF/MTTR, udržanie konektivity.

Simulačné a validačné prostredia

• Digitálne dvojča: realistická aerodynamika, oneskorenia sietí, senzorové modely.
• Hardware-in-the-Loop (HIL): riadiace jednotky v slučke; test bezpečnostných vrstiev pred reálnym nasadením.
• Testbeds: motion capture haly pre presné formácie a experimenty s komunikačnými chybami.

Implementačné vzory a softvérový ekosystém

• Middleware: ROS 2/DDS, LCM; deterministické exekučné grafy.
• Optimalizačné knižnice: OSQP/qpOASES pre QP; Gurobi/CPLEX/OR-Tools pre MIP; CasADi pre MPC.
• Distribuované algoritmy: knižnice pre konzenzus, CBBA, ORCA; moduly pre V2V komunikáciu a odhad siete.

Príkladové scenáre

1. Rýchle mapovanie katastrofickej oblasti: hierarchická koordinácia, formácia „čelný vejár“, aukcie pre nové sektory, robustné CBF vyhýbanie.
2. Inspekcia koridoru: virtuálna štruktúra pozdĺž línie, priradenie senzorových rolí (RGB/IR/LiDAR), lokálne re-plánovanie pri GPS tieňoch.
3. Hľadanie cieľa: informačne riadený prieskum, zdieľanie pravdepodobnostnej mapy, RVO medzi hustými stromami.

Praktické odporúčania pre nasadenie

• Začnite malým jadrom rojových primitív (konzenzus, vyhýbanie, jednoduché aukcie) a pridávajte komplexitu iteratívne.
• Zaveďte telemetrické rozhranie KPI a čierne skrinky na forenznú analýzu incidentov.
• Kalibrujte bezpečnostné okraje (d_min, časové rezervy) podľa presnosti lokalizácie a latencie siete.
• Trénujte obsluhu na degradované režimy: strata vodcu, rozpad formácie, rozdelenie na clustre.

Budúce trendy

• Učenie s garanciami: safe RL s CBF, learning-based MPC s verifikáciou.
• Edge AI: kooperatívna percepcia, prenos len komprimovaných reprezentácií (feature sharing).
• Post-kvantovo bezpečná V2V: hybridné KEM v rojových protokoloch bez penalizácie latencie.
• Kooperácia naprieč doménami: UAV–UGV–USV roje, multimodálne chápanie úloh.

Kooperatívne roje spájajú formácie, alokáciu úloh a robustnosť do jedného konzistentného rámca. Úspešné systémy kombinujú overené algoritmy (konzenzus, MPC, CBBA, ORCA) s bezpečnostnými garantmi (CBF, LTL monitory) a s pragmatickými komunikačnými politikami. V praxi rozhoduje disciplinovaná integrácia: realistická simulácia, postupné odomykanie zložitosti, merateľné KPI a dôraz na bezpečnosť. Takto navrhnutý roj zvyšuje rýchlosť, spoľahlivosť a efektivitu autonómnych misií v rôznorodých, dynamických prostrediach.