Hur kan formella metoder och mallbaserad kodgenerering tillämpas i heterogena svärmar av cyber-fysiska system (CPS)?

Mallbaserad kodgenerering är en kraftfull metod för att skapa källkod genom att definiera grundläggande mallar som fylls med data extraherad från algoritmspecifikationer. I denna process består mallarna av två delar: en statisk del som förblir oförändrad och en dynamisk del som ersätts med indata via en mallmetakod. Denna metakod innehåller direktiv som behandlas av en mallmotor tillsammans med indata för att producera slutgiltig källkod. För att rikta kodgenereringen mot olika körplattformar används olika mallar, och det är här Velocity Template Language (VTL) kommer in, som ett verktyg för att skapa exekverbar kod. Kodgeneratorn använder data i form av FSM-modeller (Finite State Machines) för att översätta dessa till State Chart XML (SCXML)-filer. SCXML-filerna innehåller all nödvändig information för kodgeneratorn, inklusive funktionalitet för att välja rätt mall och definiera Application Programming Interface (API) som utförs i ett givet tillstånd.

I samband med ett Python-baserat projekt, SMACH, tillhandahålls ett ramverk för implementering och exekvering av FSM-baserade algoritmer. Kodgeneratorn som ingår i projektet använder SCXML-filen och mallarna för att skapa Python-kod som implementerar den designade FSM:n. Detta system gör det möjligt att på ett effektivt sätt modellera och generera kod för komplexa beteenden inom cyber-fysiska system, vilket är särskilt användbart i applikationer som kräver hög flexibilitet och anpassning.

I denna sammanhang vill vi visa hur de formella metoderna som beskrivs tidigare kan appliceras på en heterogen svärm av CPS. För att illustrera detta använder vi ett SAR (Search and Rescue)-scenario där enheter såsom UAV (Unmanned Aerial Vehicles) och UGV (Unmanned Ground Vehicles) samarbetar för att lokalisera och hjälpa människor som är fångade i en katastrof. Modellen av dessa system skapades med hjälp av verktyget Modelio och data exporterades för vidare bearbetning i kodgeneratorn genom CPSwarm Modeler-modulen, som finns tillgänglig på GitHub.

För att hantera detta scenario modelleras UAV-enheternas hårdvara och beteenden enligt en tvånivå-hierarki för FSM, som gör det möjligt att hantera de komplexa beteenden som krävs för att fullfölja SAR-missionen. Vid varje nivå definieras specifika uppgifter och beteenden för att säkerställa att UAV:n följer de rätta procedurerna för att genomföra uppdraget. Det första nivån i hierarkin definierar parallella processer som körs på varje UAV, medan den andra nivån representerar de specifika funktionerna och beteendena som behövs för att genomföra SAR-missionen. Vid start går UAV:n in i "Idle"-läge och väntar på ett uppdrag. När UAV:n får ett uppdragskommando från kontrollstationen går den in i startläge och stiger till den föreskrivna höjden. Därefter går UAV:n över till loiteringläge och börjar leta efter offer. För att implementera dessa beteenden används robotoperativsystemet ROS (Robot Operating System), som har blivit standard inom robotik på grund av sin flexibilitet och omfattande plattformsstöd.

Förutom själva kodgenereringen och modelleringen av systemet är det viktigt att förstå hur formella metoder som FSM och SCXML kan användas för att säkerställa att systemen är pålitliga och kan hantera olika scenarier utan att krascha eller bete sig oväntat. Att säkerställa att systemen fungerar korrekt och på ett förutsägbart sätt är en grundläggande del av designen av cyber-fysiska system, särskilt i realtidsapplikationer som SAR, där människors liv kan vara beroende av systemets förmåga att agera snabbt och korrekt.

Hur kan NetLogo och SwarmFabSim användas för att simulera och optimera produktion i industriella system?

NetLogo är ett kraftfullt verktyg för att skapa och simulera komplexa system där agenter interagerar med varandra och sin omgivning. En viktig funktion i NetLogo är BehaviorSpace, som gör det möjligt att automatisera simulationer och logga resultat för vidare analys. Genom att justera inställningar som antalet körningar och parametrarna för simulationen kan forskare och ingenjörer genomföra känslighetsanalyser, simulera olika scenarier och utföra statistiska analyser. Resultaten som loggas kan enkelt bearbetas med hjälp av populära verktyg som R eller Excel, vilket ger flexibilitet för användaren att välja det bästa verktyget för statistisk utvärdering och visualisering av data.

NetLogo erbjuder även stöd för direkt integration med andra programmeringsspråk som Python, vilket möjliggör användning av avancerade bibliotek och verktyg för datamanipulation, maskininlärning och visualisering. Genom att kombinera NetLogos loggfiler och dess interoperabilitet med externa programmeringsspråk, får användarna ett omfattande och anpassningsbart verktyg för att analysera och tolka simuleringsresultat på ett flexibelt sätt.

Simuleringar i NetLogo är tidsbaserade och arbetar med diskreta enheter, kallade "ticks", där agenterna kategoriseras i olika typer, så kallade "breeds". Agenterna interagerar på olika sätt, antingen direkt genom närhet på en tvådimensionell yta (patches), genom nätverkskopplingar definierade av en topologi, eller indirekt genom residualinformation i omgivningen. Denna flexibilitet gör det möjligt att simulera ett brett spektrum av dynamiska system och processer.

I NetLogo kan även system som SwarmFabSim implementeras. SwarmFabSim är en ramverk för simulering av svärmteknologi inom produktionsanläggningar. Det stödjer flera olika produktionsmodeller, inklusive dispach- och schemaläggningssystem, samt kan hantera flera olika maskintyper och batch-storlekar. Ramverket är modulärt och består av flera kodmoduler som kommunicerar via en callback-arkitektur, vilket gör det möjligt att anpassa och optimera produktionsflöden efter specifika behov.

SwarmFabSim använder konfigurationsfiler för att definiera produktionsscenarier, där användaren kan justera parametrar som maskintyper, bearbetningstid och batch-storlekar. Genom att justera dessa parametrar kan användaren simulera och analysera olika produktionsscenarier och optimera resursanvändning och produktionsflöden. Denna modularitet gör att systemet kan anpassas till olika typer av tillverkningsprocesser, inte bara inom halvledartillverkning utan även inom andra industrier som använder flexibla job-shop schemaläggningssystem.

SwarmFabSim är uppbyggt kring en callback-arkitektur där algoritmer kan installeras och anpassas genom att definiera specifika algoritmfiler. Genom denna arkitektur kan användaren skräddarsy simuleringsfunktioner och använda hjälpfunktioner från externa API:er för att effektivisera och förbättra simuleringen. Användare kan också tillgå och bidra till utvecklingen av SwarmFabSim via en öppen GitHub-repository, vilket gör det möjligt för samhället att växa och förbättras tillsammans.

Förutom dessa tekniska funktioner är det viktigt att förstå hur simulationer kan användas för att testa och utvärdera olika produktionsstrategier innan de implementeras i verkligheten. Genom att använda NetLogo och SwarmFabSim kan forskare och ingenjörer skapa virtuella modeller som speglar den verkliga världen, vilket gör det möjligt att identifiera problem och förbättra effektiviteten i produktionssystem på ett kostnadseffektivt sätt.

När man arbetar med simuleringar av komplexa system som dessa är det avgörande att noggrant definiera alla ingående parametrar, inklusive maskinernas kapacitet, bearbetningstider och väntetider. Detta säkerställer att simulationerna ger pålitliga resultat som kan användas för att fatta informerade beslut om produktionsoptimering. Vidare är det viktigt att simuleringarna inte enbart används för att analysera nuvarande system utan också för att testa potentiella framtida scenarier, som till exempel förändringar i efterfrågan, maskinfel eller ändringar i produktionsflöden.

NetLogo och SwarmFabSim erbjuder därmed en kraftfull metod för att simulera och optimera produktionssystem i industriella miljöer, och deras flexibilitet gör dem användbara för ett brett spektrum av applikationer. Men det är också viktigt att förstå att simulationer alltid är förenklade representationer av verkligheten. Det betyder att resultaten från en simulering aldrig ska tas för givna utan bör användas som ett verktyg för att informera beslut, snarare än att vara den enda grunden för beslut.

Hur kan svärmar av cyber-fysiska system förbättra räddningsinsatser och miljöövervakning?

Cyber-fysiska system (CPS) har potentialen att revolutionera många områden genom att skapa autonoma, samarbetsvilliga enheter som arbetar tillsammans för att lösa komplexa problem i både urbana och naturliga miljöer. En sådan applikation är användningen av CPS-svärmar för att förbättra både räddningsinsatser vid nödsituationer och övervakning av miljöer som hotas av mänsklig aktivitet eller klimatförändringar. I dessa sammanhang kan CPS-svärmar vara avgörande för att samla in data, navigera genom farliga eller förstörda miljöer och koordinera aktiviteter på sätt som inte var möjligt med tidigare teknologier.

CPS-agenter i svärmen har potentialen att navigera genom svåråtkomliga områden snabbare och säkrare än människor, vilket gör att de kan samla in multisensorisk data, samarbeta med mänskliga teammedlemmar, identifiera potentiella överlevande, ta bort hinder, återställa strukturer och rädda liv. I praktiken kan en CPS-svärm fungera som ett dynamiskt och distribuerat sensornätverk, som ger ovärderligt stöd för räddningsteamet genom att säkerställa en effektiv och säker genomföring av deras uppdrag. För att en sådan samverkan ska fungera optimalt krävs det att varje enskild enhet i svärmen kan agera självständigt och följa lokala regler utan att vara beroende av någon fast infrastruktur. När infrastrukturen är förstörd eller instabil måste svärmen kunna skapa egna kommunikationsvägar för att upprätthålla kontakten mellan svärmarna, räddningsteamen och kontrollcentra.

För miljöövervakning är CPS-svärmar särskilt användbara eftersom de kan fungera som aktiva sensor- och datanätverk som kan anpassa sig efter tidigare insamlad och bedömd data om ett ekosystem. Genom att använda ett stort antal enheter eller genom att förbättra mätfrekvensen på specifika platser kan svärmar ge en mer detaljerad och exakt övervakning av hotade ekosystem. Dessa svärmar kan anpassa sina beteenden baserat på den information de samlar in, vilket gör att de kan arbeta autonomt för att identifiera och rapportera förändringar i miljön. Detta är särskilt viktigt när miljön är okänd eller utsatt för dynamiska och oförutsägbara händelser.

För att skydda den naturliga miljön från störningar bör övervakningen vara diskret, och därför måste kommunikation och handlingar från CPS vara begränsade och effektiva. Överdriven kommunikation kan störa det naturliga ekosystemet, vilket gör det viktigt att skapa effektiva och lämpliga kommunikationsprotokoll för CPS-enheter som är specifikt designade för att minimera påverkan på den omgivande miljön. Likaså måste svärmmedlemmarna kunna kompensera för förlusten eller misslyckandet av vissa enheter i svärmen utan att störa den övergripande övervakningsprocessen.