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自己組織化能力を持った CPU 群による群衛星システムのタスクマネジメントに関する研究

自己組織化能力を持った CPU 群による群衛星システムのタスクマネジメントに関する研究. 航空宇宙工学専攻 中須賀研究室　博士課程 永島　隆. 中央集権型宇宙システムの問題点. システムへの要求が大きいほど大規模・複雑化 構成要素を中央集権的に管理するため情報処理の負荷が大きい 構成要素が多いためにシステム全体の信頼性確保が困難 構成要素単体への要求信頼度が高くなる 高コスト化・開発期間の長期化 一点故障により全システムがダウンするリスク. 直列構造と分散構造. 従来システム. 分散シ ステム. 基本的に並列なシステム。

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自己組織化能力を持った CPU 群による群衛星システムのタスクマネジメントに関する研究

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  1. 自己組織化能力を持ったCPU群による群衛星システムのタスクマネジメントに関する研究自己組織化能力を持ったCPU群による群衛星システムのタスクマネジメントに関する研究 航空宇宙工学専攻 中須賀研究室　博士課程 永島　隆

  2. 中央集権型宇宙システムの問題点 • システムへの要求が大きいほど大規模・複雑化 • 構成要素を中央集権的に管理するため情報処理の負荷が大きい • 構成要素が多いためにシステム全体の信頼性確保が困難 • 構成要素単体への要求信頼度が高くなる • 高コスト化・開発期間の長期化 • 一点故障により全システムがダウンするリスク

  3. 直列構造と分散構造 従来システム 分散システム 基本的に並列なシステム。 依存関係は変更可能(動的構造)。 故障で徐々に性能ダウン (Graceful Degradation) 基本的に直列なシステム。 信頼度を確保できない箇所を冗長化 (並列化)。 一点故障に弱い(All or nothing)

  4. 宇宙における分散システムの例(1) • Formation Flight • TechSat-21(USAF)など • 衛星間の相対位置を保持し てレーダー観測などを行う。 • 惑星ローバー群（JPLなど) • 惑星探査や基地建設 • 一般にヘテロな機能をもつエージェント群。 Master/Slave型中央集権システムの研究が主流。 • 検討計画では衛星数が少ない。 • ハードウェアリソース的に親子関係の制約がある。

  5. 宇宙における分散システムの例(2) • Virtual Spacecraft Bus • 大型衛星のサブシステムが一構成要素である小型衛星群。 • サブシステム間の不要な干渉やコンフリクトをなくす物理的なカプセル化。 • 故障衛星の除去、新規衛星の追加による再構成が容易。

  6. 宇宙における分散システムの例(3) • PETSAT (Panel Extension Satellite) • 何通りかに標準化した機能ブロックの必要枚数のつなぎ合わせで衛星を構成し、様々なミッション要求に対応 • ブロックの大量生産による低コスト化・信頼性向上 • パネルのプラグイン性による開発・試験期間短縮 • インターフェースの公開による「パネル単位の企業参入」が可能に • パネルの展開により、小さな衛星を「大きく使う」 展開

  7. 研究の目的 • 宇宙という環境(リソースが制限され、要求されるシステム信頼度も高い)に適した最適性とロバスト性を両立する完全分散型の情報アーキテクチャの構築 • 分散システムの設計における課題 • Agent群の協調動作のメカニズム • リソースのコンフリクト、デッドロックの回避 • システムの最適動作をどのように実現するか？ • 故障の診断、分離をどのように行うか？ • 故障の判断を下したエージェントが故障している可能性

  8. パネル展開衛星PETSATのシミュレーションモデルパネル展開衛星PETSATのシミュレーションモデル • モジュラー構成システムの衛星PETSATに適した情報アーキテクチャの構築 • リモートセンシング衛星の情報処理システムを模擬 • センサパネル→データ処理パネル→メモリパネル→通信パネル　の処理フロー • パネル間の通信回線はバスマネージャが管理 センサパネル データ処理パネル メモリパネル 通信パネル 地上局 バスマネージャ

  9. システムへの機能要求 • システムとして「最適」な動作 • スループット • タイムラグ • 稼働率 • 高い耐故障性 • 一要素の故障が他へ波及しない。 • 自律的にFDIR (Fault Detection, Isolation, Reconfiguration)を行う。 • 徐々に性能劣化(Graceful Degradation)

  10. Contract Net Protocolに基づくエージェントの基本動作 処理実行 エージェント Deliberate Request Request Request 実行可能か 能力、リソース をチェック タスク完了後 次の処理を依頼 Award bid bid Bidの中から 一つ選択 Execute Award Award Evaluate 与えられた タスクを実行 Done/Fail Doneならリソース 解放。Failなら 再Request。 Done/Fail

  11. システムの状態に対応した信頼度学習 • システムの状態に応じた組織構造を獲得するために、システムの状態に対応した信頼度を学習 • システムのビジー度は、バスの混雑度、タスクrequest数、エージェントのリソースの逼迫度などからなる多次元空間。 システム の状態空間 エージェント1 エージェント2 エージェント3

  12. 学習のゴール • システムの状況に応じて最適な組織構造を獲得 S1 S2 S3 S1 S2 S3 DH1 DH2 DH3 DH1 DH2 DH3 M1 M2 M1 M2 C1 C2 C1 C2 通常時 ビジー時

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