Найти

Результаты поиска

• РАЗРАБОТКА ЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ЛОКАЛЬНОЙ ТРАКТОРИИ БПЛА НА ОСНОВЕ ПАТТЕРНОВ ОГИБАНИЯ ПРЕПЯТСТВИЙ

  Л.А. Рыбак , И.А. Дуюн , В.В. Черкасов , А.А. Волошкин , Т.А. Дуюн

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  Важной задачей при создании информационно-управляющей системы для обеспечения автономной навигации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в условиях отсутствия спутниковой связи является формирование локальной траектории движения при наличии препятствий (деревья, линии электропередач и др.). Целью исследования является разработка эвристических алгоритмов, обеспечивающих оптимизацию локальной траектории БПЛА с использованием данных LiDAR и построения допустимой локальной траектории на основе паттернов огибания препятствий. Предложена концепция, основанная на двух этапах: декомпозиция облака точек LiDAR в виде ориентированных ограничивающих параллелепипедов (OBB) и формирование траектории обхода OBB с использованием геометрических паттернов. На первом этапе реализован классический (геометрический) конвейер обработки LiDAR-данных: воксельное прореживание, выделение плоскости земли методом RANSAC, кластеризация DBSCAN и построение параллелепипедов вокруг кластеров. Данный подход реализован в виде программного модуля на языке Python. Выполнено моделирование для двух сценариев. Первый сценарий содержал 3 препятствия, одно из которых являлось одиночным, а второе и третье располагались рядом в группе. Сгенерированная траектория позволила выполнить обход всех препятствий, время построения траектории составило 0,29 миллисекунд. Второй сценарий выполнен для набора OBB, полученных в результате декомпозиции облака точек, общее количество препятствий вместе с «землёй» составило 678. Время выполнения построения траектории в этом случае составило 0,377 секунд. Подход обеспечивает предсказуемое быстродействие и линейную оценку вычислительной сложности по числу препятствий, что делает его перспективным для применения в системах автономной навигации и управления движением БВС.

• ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СПУФИНГ-АТАК В ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ СЕТЯХ

  М.А. Лапина , Р.А. Дымуха , Н.Н. Кучеров , Е.С. Басан

  16-31

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Беспилотные летательные аппараты всё больше и больше появляются в нашей жизни и используются для различных целей, таких как доставка грузов, мониторинг, управление хозяйством, мониторинг и развлечения. Но вместе с ростом их популярности, увеличивается и число людей, которые намеренно хотят помешать работе БВС (беспилотным воздушным судам) и использовать в своих интересах и целях. Они используют различные виды атак, чтобы любыми способами устранить или перехватить автономный летательный аппарат. Спуфинг-атаки являются одним из наиболее распространенных и опасных видов атак, так как позволяют злоумышленникам действовать незаметно, подделывая идентификаторы автономных летательных аппаратов или операторов, выдавая себя за легитимных участников системы. Целью таких атак может быть перехват управления, кража данных, саботаж или использование БВС для выполнения вредоносных действий, таких как шпионаж, нанесение ущерба или сбой в операциях. Но с каждым годом всё сложнее предотвращать атаки, так как они сложны в обнаружении и могут привести к серьезным последствиям, именно поэтому обнаружение спуфинг-атак на беспилотный аппарат при помощи машинного обучения активно исследуется и применяется. В статье рассматриваются спуфинг-атаки на БВС, проведен анализ спуфинга на автономные летательные аппараты, на основе открытого набора данных с помощью платформы Knime проведено исследование методов машинного обучения обнаружения спуфинг-атак. Результаты исследования демонстрируют, что способ обнаружения атак с помощью машинного обучения на основе ансамблевого метода, модели Tree Ensemble Learner и Random Forest Learner,, показавшие результаты 97.110% и 97.039% соответственно, является лучшим среди других методов, что позволит улучшить безопасность беспилотных летательных аппаратов, снижает нагрузку на операторов и повышает надежность системы в целом. В дальнейшем предложенный подход может быть расширен для обнаружения других видов кибератак, что сделает его универсальным методом защиты от воздействий злоумышленников

• ОЦЕНКА АППАРАТНОГО СОСТАВА БОРТОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ НА ОСНОВЕ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ

  K. А. Суминов , Н. А. Бочаров, М. А. Кирилюк

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  При создании современных робототехнических комплексов (РТК) наблюдается значитель-
  ное разнообразие как аппаратных, так и программных решений, что создаёт дополнительные
  сложности при подборе рационального аппаратного и программного состава для обеспечения
  требуемой вычислительной мощности и эффективного решения поставленных задач. С одной
  стороны, зачастую приходится работать с уже установленным набором вычислительных ком-
  плексов (ВК), составляющих бортовую вычислительную систему (БВС) РТК, что существенно
  ограничивает возможности изменения программного состава и вынуждает адаптировать алго-
  ритмы под фиксированные аппаратные ресурсы. С другой стороны, при наличии возможности
  изменения или создания нового аппаратного состава возникает задача выбора такой аппаратной
  компоновки, которая сможет удовлетворить вычислительным потребностям решаемых задач.
  В данной статье предлагается методика оценки аппаратного состава БВС РТК на основе ре-
  шаемых задач, опирающаяся на использование многоверсионного программирования и построение
  паспортов решений. Каждый из вариантов программных решений для конкретной задачи допол-
  няется в виде структурированного паспорта, содержащего как количественные, так и качест-
  венные характеристики, что позволяет проводить их детальный сравнительный анализ. На осно-
  ве этих паспортов решений разрабатывается математическая модель, позволяющая подобрать
  набор вычислителей, способных обеспечить выполнение всех поставленных задач при одновремен-
  ной минимизации суммарной стоимости, энергопотребления или других эксплуатационных харак-
  теристик БВС. Математически рассматриваемая задача сводится к обобщённой задаче о муль-
  типликативном многомерном рюкзаке с мультивыбором и дополнительными ограничениями, что
  позволяет учитывать как ресурсные, так и топологические зависимости между решаемыми за-
  дачами. Приведены результаты экспериментов, выполненных с использованием разработанного
  экспериментального стенда, которые демонстрируют практическую применимость методики и
  подтверждают возможность её использования для получения количественных оценок вариантов
  аппаратного состава БВС РТК. Данный подход может быть адаптирован для различных типов
  РТК, что позволяет использовать его в смежных исследованиях в области оптимизации вычисли-
  тельных систем для робототехнических комплексов