Найти

Результаты поиска

• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОГРЕШНОСТЕЙ КООРДИНАТ ЦЕЛИ ПРИ МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РАДИОЛОКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРУППЫ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

  И.В. Борисов , А.С. Кузьменко , В. Е. Курьян , Е. М. Левченко , М.В. Курьян

  273-284

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Предлагается и развивается алгебраический метод для определения координат целей и их погрешностей в составе группы беспилотных летательных аппаратов. Обоснованы основные допущения разрабатываемой модели функционирования группы беспилотных летательных аппаратов: скорости летательных аппаратов не превышают скорости звука в воздухе, а скорости целей, – не превосходят первую космическую. Представлены качественные оценки времени приёма радиолокационного сигнала для заданной пространственной погрешности координат цели, оценены требования к кварцевому генератору с целью обеспечения стабильности частоты. Сформулированы условия по количеству летательных аппаратов в группе, повышающих точность определения местоположения цели в пространстве. Проанализированы различные виды погрешностей, возникающих при организации поиска целей скоординированной группой летательных аппаратов. Исследованы вопросы зависимости результирующей погрешности вычисления координат цели поиска от погрешности измерения расстояния между летательными аппаратами в группе и самой целью в зависимости от их взаимной пространственной ориентацией. Разработан алгоритм, проведены расчёты и анализ результатов для этой постановки задачи. Выполнено моделирование на основе предложенного алгоритма с учётом случайных координат цели в фиксированном секторе и с учётом случайных погрешностей в измеренном расстоянии между группой летательных аппаратов и объектом поиска. Представлены результаты моделирования влияния конфигурации группы беспилотных летательных аппаратов и расположения цели на погрешность определения её координат. Проведена оценка для определения координат целей и оценка погрешности развиваемого алгебраического подхода. Определены, в связи с этим, пути дальнейших исследований. Рассмотрены вопросы оценки объёма вычисления при большом числе целей. Определена область использования и эффективность предлагаемого алгоритма и метода решения задачи в целом. 

• МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ УКЛОНЕНИЯ РОЯ ОТ ВОЗДЕЙСТВИЯ АНТОГОНИСТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ

  В.К. Абросимов , Г.А. Долгов , Е. С. Михайлова

  6-19

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Одним из приоритетных направлений теории группового управления на близлежащую перспективу является роевое управление группами малых беспилотных летательных аппаратов – микро-, мини- и нано- классов, выполняющих коллективную задачу в условиях воздействия противника. Здесь сталкиваются две антагонистические стратегии-минимизации потерь с точки зрения атакующего
  роя и максимизации таких потерь с точки зрения системы обороны. Цель исследования: разработка
  подхода к решению практической задачи – проникновения роя беспилотных летательных аппаратов на
  охраняемый системой обороны объект. Задачи исследования заключались в анализе характеристик
  факторов, влияющих на процессы обнаружения, сопровождения, распознавания намерений роя систе-
  мой обороны и разработка модели машинного обучения создания пространственно-временных форма-
  ций, минимизирующих число пораженных системой обороны элементов роя. В качестве основных па-
  раметров системы обороны выделены дальность обнаружения и продолжительность распознавания
  роя, время на принятие решения по действиям роя, размер зоны поражения средств обороны. В каче-
  стве метода исследования выбран метод машинного обучения на сверточных нейронных сетях с под-
  креплением. Эффект противодействия системе обороны создается за счет динамичности роя; он
  может активно маневрировать, создавая в процессе осуществления миссии пространственно-
  временные маневры. Для моделирования ситуации «Рой vs Система обороны» вводится агент роя (ней-
  ронная сеть с архитектурой трансформер, которая инициирует формации роя) и агент системы обо-
  роны, которая распознает рой и атакует его, создавая зону поражения в условном центре масс роя.
  Рой руководствуется стохастическим правилом, предлагая системе обороны (среде) отреагировать
  на его маневр. Среда отвечает атакой роя, образуя поражающий фактор в той точке, в которой
  предположительно окажется рой или основная часть роя. Наградой стратегии роя выступает число
  неуничтоженных объектов в условиях выполнения ограничений; для системы обороны эта «награда»
  выступает как «наказание». В процессе машинного обучения установлено интересное явление: каждый
  элемент роя, оставаясь в рамках заданного пространства и реализуя биологические принципы роевого
  управления без Лидера самостоятельно уклоняется от области поражения, что в совокупности созда-
  ет случайную для средств обороны пространственно-временную формацию с минимальными потерями
  элементов роя. Таким образом, методом машинного обучения с подкреплением создана модель, позво-
  ляющая варьировать поведением роя и синтезировать пространственно-временных формации, за-
  трудняющие обнаружение, сопровождение, распознавание намерений и принятие решений по воздей-
  ствию системы обороны на рой атакующих малых беспилотных летательных аппаратов, а также
  существенно снизить их потери

• ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ГРУППЫ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ ПРИ НАЛИЧИИ СТАЦИОНАРНЫХ И ПОДВИЖНЫХ ПРЕПЯТСТВИЙ

  Л. А. Рыбак , Д.И. Малышев , Д. А. Дьяконов , А. А. Мамченкова

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается метод планирования траектории движения группы мобильных роботов,
  обеспечивающий безопасное перемещение и исключающий возможность столкновений как между
  самими роботами, так и с внешними препятствиями, включая движущиеся объекты. Разрабо-
  танная математическая модель учитывает три основных сценария возможных столкновений:
  пересечение траекторий роботов внутри группы, взаимодействие со стационарными препятст-
  виями и вероятность столкновения с подвижными объектами. Каждый из этих сценариев де-
  тально анализируется для обеспечения максимальной безопасности движения, а их учет позволя-
  ет эффективно адаптировать маршруты роботов к изменяющимся условиям среды. Траектория
  движения каждого робота представляется в виде ломаной линии с промежуточными точками,
  которые оптимизируются для обеспечения безопасности движения. Особое внимание уделяется
  адаптации скорости на различных участках траектории: робот может изменять скорость в
  зависимости от текущих условий, чтобы минимизировать риск столкновений. Для оценки рас-
  стояний между объектами используется евклидова норма, позволяющая рассчитывать мини-
  мальные расстояния между центрами сферических представлений роботов и препятствий. Зада-
  ча решается в два этапа. На первом этапе строится траектория для первого робота с учетом
  начальных условий и расположения препятствий. На втором этапе формируются траектории
  для остальных роботов с учетом уже спланированных маршрутов. Для оптимизации координат
  промежуточных точек и скоростей применяется генетический алгоритм, который минимизиру-
  ет время перемещения и обеспечивает безопасность движения. Генетический алгоритм использу-
  ет операторы скрещивания и мутации для создания разнообразных решений, а также выполняет
  проверку на соответствие условиям безопасности. Численное моделирование проведено на языке
  Python с использованием библиотеки Matplotlib для визуализации результатов. В ходе эксперимен-
  тов было выполнено 50 тестов с различным количеством препятствий (от 5 до 10). Анализ ре-
  зультатов показал, что с увеличением числа препятствий возрастает как время расчета, так и
  качество сформированных траекторий. Это подтверждает эффективность предложенного
  метода для управления группами мобильных роботов в динамически меняющейся среде

• СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО И ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМОВ ДВИЖЕНИЯ СТРОЕМ БЛА МУЛЬТИКОПТЕРНОГО ТИПА

  М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Развитие робототехнических комплексов делает актуальным их групповое примене-
  ние для решения различных задач. Эффективность выполнения задач обнаружения и опре-
  деления координат объектов группой роботов существенно зависит от точности под-
  держания заданного строя. В этой связи практический интерес представляет задача оп-
  ределения алгоритмов планирования движения, обеспечивающих наибольшую точности
  поддержания заданного строя. Данная статья посвящена исследованию точности под-
  держания строя группой БЛА мультикоптерного типа с использованием централизованно-
  го алгоритма планирования движения и децентрализованного алгоритма. В централизо-
  ванном алгоритме используется ведущий БЛА, который передает свои координаты ведо-
  мым БЛА. На основании полученных координат и заданной структуре строя ведомые БЛА
  планируют свое движение. В децентрализованной систем соседние БЛА группы передают
  свои координаты друг другу, на основании чего планируется движение отдельного БЛА.
  Точность исследуется в зависимости от погрешностей навигационной системы и часто-
  ты обновления данных о положении ведущего или соседних БЛА. Полагается, что БЛА
  группы в дискретные моменты времени определяют свои координаты, используя внешнюю
  навигационную систему. Централизованный и децентрализованный алгоритмы отрабаты-
  ваются одинаковой системой управления движением. Алгоритмы исследуются в данной
  статье методами численного моделирования. В процессе моделирования учитываются
  модели кинематики, динамики и исполнительных механизмов, а также модели формирова-
  ния погрешностей навигационной системы. Показано, что децентрализованный алгоритм
  группового планирования движения обеспечивает более высокую точность по сравнению с
  централизованным алгоритмом. Однако техническая реализация децентрализованного
  алгоритма более сложна с точки зрения организации системы групповой связи. В центра-
  лизованной систем должна быть реализована передача данных от ведущего БЛА ведомым.
  В децентрализованной системе требуется реализовать сетевую связь.

• МЕТОДИКА АНАЛИЗА ОТКАЗОБЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМ И АГРЕГАТОВ МУЛЬТИАГЕНТТНОЙ ГРУППЫ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

  А. С. Болдырев , А.Л. Веревкин , Л.С. Веревкина

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Областями применения CALS-технологий принято считать: совершенствование
  деятельности в области разнородных процессов, происходящих на всех этапах жизненного
  цикла (ЖЦ) продукции; управление цепочками поставок в течение всего ЖЦ продукции (от
  создания концепции изделия до его утилизации); электронная интеграция организаций(предприятий), участвующих в этих процессах на различных этапах ЖЦ; управление под-
  держкой ЖЦ продукции Одними из актуальных направлений развития в авиационной от-
  расли являются: мултиагентные технологии повышения эффективности летательных
  аппаратов (ЛА разного типа в группе и единой миссии) и CALS-технологии. В статье пред-
  ложена методика анализа отказобезопасности систем и агрегатов мультиагенттной
  группы ЛА в целом, по типам ЛА, их системам, агрегатам. Методика дана на примере
  статистических данных АП и ПАП 16 систем: пилотажно-навигационной, выхлопа, зажи-
  гания, топливной, управления, электроснабжения, кондиционирования; гидравлической,
  радиоаппаратуры связи, приборов контроля, и агрегатов: двигатель, воздушные винты,
  крылья, окна, фонарь, десяти самолетов Ан-2, Л-410, Як-40, Ан-24, Ту-134, Як-42, Ту-154,
  Ил-62, Ил-62М, Ил-86. В предложенной методике анализа статистических данных АП и
  ПАП используются преобразования с матрицами, которые позволяют не ограничиваться
  числом систем, агрегатов, и самих ЛА. Рассчитано время работы до функционального
  отказа систем и агрегатов по типам ЛА Определена средняя вероятность функционально-
  го отказа каждой из систем и агрегатов в мультиагентной группе, и время до функцио-
  нального отказа в целом мультиагентной группы из 10 ЛА, которое составило 132,5 часа и
  определено, что ПАП и АП с большей вероятностью произойдут с шасси и двигателем ЛА.
  Приведенная методика позволяет: соотносить количественные требования по надежно-
  сти к системам и агрегатам с учетом случайных факторов и факторов неопределенно-
  сти; давать оценку выполнимости установленных требований к надежности; проводить
  сравнительный анализ и обоснование выбора рационального варианта состава группы ЛА.

• ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ УСЛОВИЙ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ В ГРУППЕ БПЛА

  И.Б. Сафроненкова , А.Б. Клименко

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  Рассмотрена проблема распределения вычислительной нагрузки в группе беспилот-
  ных летательных аппаратов (БПЛА) при осуществлении мониторинга некоторой области
  в изменяющихся условиях внешней среды, которая оказывает непосредственное влияние на
  потребление бортового энергоресурса. Описан один из этапов решения задачи мониторин-
  га, осуществляемого гетерогенной группой БПЛА, заключающийся в распределении БПЛА
  по полосам сканирования. Отмечено, что при выполнении данного этапа, отсутствует
  возможность учета факторов влияния окружающей среды, что важно ввиду ограниченно-
  сти бортовых энергоресурсов. В связи с этим, весьма вероятна ситуация, когда БПЛА не в
  состоянии выполнить назначенную на него подзадачу, что ставит под угрозу выполнения
  всей миссии группы. Во избежание данной ситуации, предложено использовать методику
  принятия решения о необходимости перераспределения нагрузки в группе мобильных робо-
  тов (МР). В основе принятия решения лежит процедура онтологического анализа, позво-
  ляющая ограничить число вариантов для переноса нагрузки. Разработана модель онтоло-
  гии распределения вычислительной нагрузки в группе БПЛА, учитывающая возможность
  привлечения дополнительной производительности либо за счет ресурсов соседних БПЛА,
  либо за счет устройств «туманного» слоя. Приведены примеры продукционных правил, на
  основе которых принимается решение о необходимости переноса нагрузки. Показано, что
  при увеличении числа изменений условий окружающей среды, время использования допол-
  нительных вычислительных ресурсов уменьшается, что, приводит к необходимости привлечения их большего объема для выполнения поставленной задачи. Проведена сравнительная оценка объема привлекаемых ресурсов при реализации двух методов-аналогов решения задачи переноса вычислительной нагрузки в зависимости от частоты изменений условий
  окружающей среды. Результаты вычислительных экспериментов показали, что эффективность применения метода на основе онтологического анализа в динамичной среде выше, чем метода на основе ЛГУ (локальных групп устройств). Это позволяет увеличить
  время совместного выполнения миссии группой роботов.

• МЕТОД ОЦЕНКИ КООРДИНАТ БЛА ПО ИЗМЕРЕННЫМ ЛОКАЛЬНЫМ РАССТОЯНИЯМ МЕЖДУ ЭЛЕМЕНТАМИ ГРУППЫ

  В. А. Костюков , Е.Ю. Косенко , М. Ю. Медведев , В.Х. Пшихопов , М. В. Мамченко

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  В связи с развитием средств мобильной робототехники проблема корректного реше-
  ния навигационных задач является одной из первостепенных, наряду с проблемами авто-
  матического управления и обеспечения информационного канала связи заданных надежно-
  сти, быстродействия и пропускной способности. Для осуществления навигации беспилот-
  ный летательный аппарат (БЛА) может использовать собственную инерциальную нави-
  гационную систему (ИНС), а также систему спутниковой навигации (СНС). Целью данной
  статьи является разработка метода уменьшения погрешностей работы инерциальной
  навигационной системы БЛА, вызванных наличием случайной и систематической погреш-
  ностей. При этом рассматривается случай монотонного возрастания систематической
  погрешности со временем. Навигационные данные, полученные со спутника, как правило, не
  содержат значительной систематической погрешности определения координат. Однако
  спутниковый сигнал может пропадать на время, значительно большее периода трансля-
  ции со спутника навигационных данных в обычном режиме. В следствие этого возникает
  проблема увеличения точности данных, получаемых от инерциальной навигационной сис-
  темы. Данная проблема особенной актуальная при групповом использовании БЛА. При ре-
  шении задач группового управления возникает необходимость предотвращать столкнове-
  ния аппаратов и возможные коллизии уже на стадии планирования движения. Кроме того,
  для решения целого ряда групповых задач, таких как мониторинг местности, проведение
  спасательных операций, поиск объектов на заданной территории, совместное транспор-
  тирование груза, отдельные объекты группы должны слаженно перемещаться в про-
  странстве с большой точностью. Это накладывает еще более жесткие ограничения по
  точности отработки ИНС и частоте информационного обмена по СНС. В настоящей
  статье предлагается метод, позволяющий по данным, полученным от локальных систем,
  осуществляющих измерение взаимных расстояний между объектами группы, скорректи-
  ровать оценки собственных координат таким образом, чтобы в результате уменьшить
  среднеквадратическое отклонение скорректированного набора точек от истинных поло-
  жений объектов в данный момент времени. Также метод позволяет уменьшить макси-
  мальное значение соответствующего отклонения по сравнению с исходным набором оце-
  нок, полученных из навигационных данных ИНС. Метод демонстрируется на примере по-
  вышения точности определения глобальных координат в группе БЛА.

• МЕТОД ДЕТЕКЦИИ ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ЗНАКОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

  А. Н. Каркищенко , В. Б. Мнухин

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Целью исследования является разработка метода детекции характерных точек
  цифрового изображения, обладающего устойчивостью по отношению к определенному
  классу преобразований яркости. Необходимость в подобном методе обусловлена потреб-
  ностями выделения ключевых точек изображений в системах видеонаблюдения и распозна-
  вания лиц, зачастую работающих в условиях меняющейся освещенности. Особенностью
  предлагаемого метода, отличающего его от ряда известных подходов к проблеме выделе-
  ния характерных точек, является использование так называемого знакового представле-
  ния изображений. В отличие от обычного задания цифрового изображения дискретной
  функцией яркости, при знаковом представлении изображение задается в виде ориентиро-
  ванного графа, соответствующего бинарному отношению увеличения яркости на множе-
  стве пикселей. Тем самым, знаковое представление определяет не единственное изобра-
  жение, а множество изображений, функции яркости которых связаны строго монотон-
  ными преобразованиями яркости. Именно это свойство знакового представления опреде-
  ляет его эффективность для решения задач, обусловленных поставленной выше целью.
  Особенностью рассматриваемого метода является особый подход к интерпретации ха-
  рактерных точек изображения. Это понятие в теории обработки изображений не явля-
  ется строго определенным; можно сказать, что характерная точка отличается повышен-
  ной «сложностью» структуры изображения в её окрестности. Поскольку знаковое пред-
  ставление изображения может быть представлено в виде ориентированного графа, в дан-
  ной работе для оценки меры сложности локальной окрестности его вершин предложено
  использовать известный в спектральной теории графов метод ранжирования, основанный
  на теореме Перрона-Фробениуса. Его суть состоит в том, что в качестве меры сложности
  вершины выступает значение компоненты так называемого перроновского собственного
  вектора матрицы смежностей данного графа. Для проведения экспериментальных исследований предложенного подхода был разработан комплекс программ, результаты работы которых подтверждают работоспособность метода и демонстрируют, что с его помощью
  удается на модельных примерах получать близкие к ожидаемым результаты. В работе
  предложен также ряд рекомендаций по применению данного метода.