部分可观环境中AUV软件自修复模型研究

针对AUV软件在部分可观环境中的故障修复问题,依据部分可观马尔科夫决策过程理论,提出基于POMDP模型和微重启技术的AUV软件故障修复方法。根据AUV分层结构特点设计了多层次的微重启修复方法,构建了AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代算法求解生成修复策略使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。仿真实验验证了算法有效性和模型适用性。

一种导览机器人的任务规划方法研究

为导览机器人实现服务目标的引导规划,提出一种以机器人操作系统为实验平台,结合马尔科夫决策过程和微重启技术的任务规划方法。该方法在全面考虑服务对象身份需求信息及服务过程的总代价后,利用马尔科夫决策模型确立最优执行方案。采用基于机器人分布式操作系统建立的微重启自我修复机制解决功能失效问题。仿真结果验证了该规划方案在执行导览任务中的有效性,同时表明微重启技术在处理功能失效问题时相对于传统处理方法具有优越性,其在随机附加障碍的情况下可获得91.03%的规划成功率。

支持自恢复的微重启技术研究

针对服务计算中的服务可靠性,展开了对当前各种保证服务可靠性方法的研究.借鉴当前保证服务可靠性方法中所采用的关键技术,并针对当前保证服务可靠性方法仅限于服务层面的不足,提出一种针对底层内核模块的可靠性技术—支持自恢复的微重启技术.同时,本文在嵌入式实时操作系统vxworks5.5版本中,针对内核中的调度部分实现了支持自恢复的微重启技术,并采用相关故障注入技术检验了该技术的有效性.

Minix3的微重启自愈体系架构研究

传统的自愈系统能够自主发现、诊断及排除错误,但是对用户存在影响并丢失组件间的状态一致性,不能够满足高可靠性和高可用性的要求.微重启是面向恢复计算ROC的重要软件恢复机制,以递归方式重启故障组件子集,并结合适毁性组件维护状态一致.针对具有自愈功能的Minix3操作系统,本文提出了基于微重启的自愈体系架构,并以适毁性驱动组件的实验证明,组件重启后可以继续执行未完成的任务,并且重启时间略有增长.

基于微重启和部分客观马尔可夫决策模型的智能水下机器人软件自修复方法

针对智能水下机器人(AUV)软件故障修复过程中存在的修复代价过高和系统环境只有部分可观察的问题,提出了一种基于微重启技术和部分客观马尔可夫决策(POMDP)模型的AUV软件故障修复方法。该方法结合AUV软件系统分层结构特点,构建了基于微重启的三层重启结构,便于细粒度的自修复微重启策略的实施;并依据部分可观马尔可夫决策过程理论,给出AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代(PBVI)算法求解生成修复策略,以最小化累积修复代价为目标,使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。仿真实验结果表明,基于微重启技术和POMDP模型的AUV软件故障修复方法能够解决由软件老化及系统调用引起的AUV软件故障,同与两层微重启策略和三层微重启固定策略相比,该方法在累积故障修复时间和运行稳定性上明显更优。