Robotic-biological systems for detection and identification of explosive ordnance: concept, general structure, and models.

Abstract

The subject of this study is systems for detection and identification (D&I) of explosive ordnance (EO). The aim of this study is to develop a concept, general structure, and models of a robotic-biological system for D&I of EO (RBS-D&I). The objectives are as follows: 1) to classify mobile systems for D&I of EO and suggest a concept of RBS-D&I; 2) to develop the general structure of RBS-D&I consisting of robotic (flying and ground) and biological subsystems; 3) to develop models of RBS-D&I including automaton, hierarchical, and operational ones; 4) to describe tasks and planned results of the article-related scientific project; and 5) to discuss research results. The following results were obtained. 1) The general structure of the RBS-D&I. The structure comprises the following levels: control and processing centres (mobile ground control and processing centre (MGCPC) and virtual control and processing centre); forces for detection and identification (fleet of unmanned aerial vehicles (FoU), biological detection information subsystem (BDIS), and robotic detection information subsystem (RDIS)); interference; natural covers and a bedding surface; and target objects (all munitions containing explosives, nuclear fission or fusion materials and biological and chemical agents). 2) A concept of RBS-D&I. The concept is based on RBS-D&I description, analysis, development, and operation as an integrated complex cyber-physical and cyber-biological system running in changing physical and information environments. 3) The RBS-D&I automata model. The model describes RBS-D&I operating in two modes. In mode 1, FoU and BDIS operate separately and interact through the MGCPC only. In mode 2, depending on the specifics of the tasks performed, FoU and RDIS can directly interact among themselves or through the MGCPC. 4) hierarchical model. The model has two sets of vertices: EO detection and platforms equipped with the necessary sensors. 5) An operational cycle model. The model describes land release operations via a methodology of functional modeling and graphic description of IDEF0 processes. Conclusions. The proposed concept and RBS-D&I solutions can provide high-performance and guaranteed EO detection in designated areas by the implementation of an intelligent platform and tools for planning the use of multifunctional fleets of UAVs and other RBS-D&I subsystems. Предметом дослідження є системи виявлення та ідентифікації (ВI) вибухонебезпечних предметів (ВНП). Метою дослідження є розробка концепції, загальної структури та моделей роботобіологічної системи для ВI ВНП (РБС-ВІ). Завдання: 1) класифікувати мобільні системи для ВI ВНП та запропонувати концепцію РБС-ВІ; 2) розробити загальну структуру РБС-ВІ, що складається з робототехнічної (літаючої та наземної) та біологічної підсистем; 3) розробити моделі РБС-ВІ, включаючи автоматні, ієрархічні та операційні; 4) описати завдання та заплановані результати наукового проекту, пов’язаного зі статтею; 5) обговорити результати дослідження. Були отримані наступні результати. 1) Загальна структура РБС-ВІ. Структура складається з наступних рівнів: центри управління та обробки (мобільний наземний центр управління та обробки (МНЦУО) та віртуальний центр управління та обробки); сили виявлення та ідентифікації (флот безпілотних літальних апаратів (ФБПЛА), біологічна інформаційна підсистема виявлення (БІПС), роботизована інформаційна підсистема виявлення (РІПС)); завади; натуральний покрив і підстилка; цільові об’єкти (усі боєприпаси, що містять вибухові речовини, матеріали ядерного поділу або термоядерного синтезу, а також біологічні та хімічні агенти). 2) Концепція РБС-ВІ. Концепція базується на описі, аналізі, розробленні та експлуатації РБС-ВІ як інтегрованої комплексної кіберфізичної та кібербіологічної системи, що працює в мінливих фізичних та інформаційних середовищах. 3) Модель автоматів РБС-ВІ. Модель описує роботу РБС-ВІ у двох режимах. У режимі 1 ФБПЛА та БІПС працюють окремо та взаємодіють лише через МНЦУО. У режимі 2, в залежності від специфіки виконуваних завдань, ФБПЛА та БІПС можуть безпосередньо взаємодіяти між собою або через МНЦУО. 4) Ієрархічна модель. Модель має два набори вершин: виявлення ВНП та платформи, оснащені необхідними датчиками. 5) Модель операційного циклу. Модель описує операції із розблокування земель за допомогою методології функціонального моделювання та графічного опису процесів IDEF0. Висновки. Запропонована концепція та рішення РБС-ВІ можуть забезпечити високоефективне та гарантоване виявлення ВНП у визначених зонах шляхом впровадження інтелектуальної платформи та інструментів для планування використання багатофункційних флотів БПЛА та інших підсистем РБС-ВІ.