Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
КЛАССИФИКАЦИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ МУЛЬТИРОТОРНОГО ТИПА С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА YOLO11
В.А. Деркачев171-1802025-07-24Аннотация ▼Рассматривается классификатор радиолокационных изображений беспилотных летательных аппаратов, основанный на нейронной сети, построенной на алгоритме YOLO 11 версии. Решение задачи обнаружения и классификации беспилотных летательных аппаратов стало одной из приоритетных задач в настоящее время. Увеличение числа модификаций беспилотных летательных аппаратов сильно усложняет применение статистических методов классификации, что требует применения новых подходов в решении задачи классификации. Развитие нейросетевых методов, одновременно с увеличением производительности вычислителей для обучения, с одной стороны, и встраиваемых решений, с другой, позволяет осуществлять классификацию летательных аппаратов с применением радиолокационных изображений в реальном масштабе времени. Применение алгоритма YOLO11 позволяет, помимо определения класса цели, осуществить оценку дальности до наблюдаемого объекта. Использование радиолокационных изображений оправданно в связи с тем, что визуальное наблюдение не всегда является возможным, из-за сложных погодных условий и темного времени суток. Для обучения нейронной сети предполагается использовать набор радиолокационных изображений, полученный с применением авторской модели генерации данных с произвольной конфигурацией беспилотных летательных аппаратов. Проведено обучение нейронной сети класса Detection YOLO11s (9,4 млн. параметров) на выборке радиолокационных изображений двух классов общим числом 8192. В результате обучения получена точность 0,99 для классификации на 2 классах объектов (на тестовых модельных данных). Были проведены тесты с применением натурных данных, снятых с применением радиолокационной системы миллиметрового диапазона TI IWR1642, в результате которых достигнута безошибочная классификация объектов на малой выборке.
-
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ ВИДЕО-ДАЛЬНОМЕТРИЧЕСКОЙ НАВИГАЦИИ РОБОТОВ ВОЗДУШНОГО И НАЗЕМНОГО ПРИМЕНЕНИЯ
В. П. Носков , Ю. С. Баричев , О.П. Гойдин , А. Н. Курьянов2025-04-27Аннотация ▼Работа посвящена решению актуальных задач совместной автономной видеонавигации ро-
ботов воздушного и наземного применения в наиболее востребованных для проведения специаль-
ных операций урбанизированных средах, включающих плотную городскую застройку и здания, где
применение традиционных средств дистанционного управления ограничено наличием экраниро-
ванных зон. Задачи групповой навигации предлагается решать на основе данных бортовых сис-
тем технического зрения в процессе оперативной разведки рабочей зоны беспилотным летатель-
ным аппаратом, результаты которой обеспечивают автономные движение и полет, как отдель-
ных гетерогенных робототехнических средств, так и в группе. В основу алгоритмов навигации
положены методы выделения из объемного облака точек, формируемого бортовым лидаром,
опорной горизонтальной поверхности и горизонтальных сечений внешней среды, позволяющих с
высокой точностью и быстродействием определять все шесть координат объекта управления.
Рассмотрены случаи, обусловленные возможными характеристиками внешней среды, когда нави-
гационная задача решается не полностью, и предложены методы их исключения путем дополне-
ния дальнометрических данных лидара видеоданными телекамеры. Приведена оценка точности
решения задач видеонавигации, полученная путем математического моделирования внешней сре-
ды и формирования видеоданных. Предложены методы снижения ошибки видеонавигации, осно-
ванные на использовании специально банка опорных изображений с известными координатами их
формирования, позволяющие обеспечить безопасные автономные полет и движение робототех-
нических средств в урбанизированной среде. Эффективность используемых методов и предлагае-
мых алгоритмов видеонавигации подтверждается результатами экспериментальных исследова-
ний соответствующих программно-аппаратных средств в реальных урбанизированных средах -
МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ УКЛОНЕНИЯ РОЯ ОТ ВОЗДЕЙСТВИЯ АНТОГОНИСТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ
В.К. Абросимов , Г.А. Долгов , Е. С. Михайлова6-192025-04-27Аннотация ▼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 -
ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В ПАССИВНОЙ МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РЛС, СОЗДАННОЙ НА БАЗЕ ГРУППИРОВКИ БЛА
И.И. Маркович , Е.Е. Завтур , А.И. Панычев6-172025-08-04Аннотация ▼Обоснована целесообразность создания пассивной многопозиционной РЛС на базе груп-пировки беспилотных летательных аппаратов (БЛА). Предложен вариант построения РЛС, оценены основные технические проблемы разработки такой РЛС и рассмотрены возможные пути их преодоления. Показано, что для обнаружения воздушных целей и определения их ко-ординат по радиоизлучению бортового оборудования наиболее перспективным является раз-ностно-дальномерный метод, как не зависящий от модуляции сигналов и потенциально ус-тойчивый к помехам. Для малоразмерных БЛА для передачи информации по открытым ра-диоканалам типичными частотными диапазонами являются 2,4 и 5,0 ГГц. Разработана структурная схема пассивной многопозиционной РЛС, включающая цифровые формировате-ли квадратурных составляющих принятого сигнала, блоки обнаружения и определения коор-динат цели. Рассчитаны основные параметры и приведены аналитические выражения алго-ритмов цифровой обработки сигналов для обнаружения и определения координат цели. В цифровом формирователе квадратурных составляющих использован стробоскопический эффект, позволяющий для полосовых сигналов выбирать частоту дискретизации не по верх-ней граничной частоте спектра, а по его ширине, что позволяет существенно снизить тре-бования к быстродействию АЦП и следующих за ним устройств ЦОС. Комплексные оги-бающие обнаруженных сигналов формируются цифровым методом во временной области с использованием цифровых фильтров нижней частоты. Обнаружение сигналов производится энергетическим обнаружителем, достоинствами которого являются простота реализации и работоспособность при отсутствии априорной информации о принимаемом сигнале. Для определения координат источника радиоизлучения вычисляются задержки сигналов между парами сигналов, принятых тремя БЛА из состава многопозиционной РЛС, которые опреде-ляются максимальными по модулю значениями взаимных корреляционных функций сигналов в этих парах. Показано, что предложенные алгоритмы хорошо адаптированы к обработке возможных источников радиоизлучения на борту малоразмерных БЛА. Установлено, что требуемая производительность вычислителя РЛС для работы в реальном масштабе времени не превышает 84,62 GFLOPS. Предложена конструкция бортового антенного модуля пас-сивной многопозиционной РЛС в виде микрополосковой реконфигурируемой антенны, пере-страиваемой по частоте и поляризации.
-
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ С ЭЛЕМЕНТАМИ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ РАКЕТНЫХ ВОЙСК И АРТИЛЛЕРИИ, ПРИМЕНЯЮЩИХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
А.И. Наговицин, С. Н. Пестерев, Б. Б. Молоткова, И. В. Аксенов2020-07-10Аннотация ▼Представлены задачи, решаемые перспективными РТК ВН в интересах РВиА. Сформу-лирован вывод о том, что проблема подготовки и повышения качества знаний специалистов РВиА применяющих робототехнические комплексы военного назначения остается одной из актуальных проблем высшего военно-профессионального образования и приобретает новыеаспекты рассмотрения. Показано,что одним из эффективных путей решения проблемы под-готовки и повышения качества знаний специалистов РВиА является разработка и внедрение в образовательный процесс компьютерных обучающих систем с элементами виртуальной реаль-ности и 3D визуализации изучаемых образцов техники и вооружения. Кратко изложены основ-ные возможности, разработанной в Михайловской военной артиллерийской академиии используемой в образовательном процессе компьютерной информационно-справочной системы «Компендиум РВиА». Приведены предварительные результаты проводимого педагогического эксперимента с применением «Компендиума РВиА», Отмечены основные факторы, повышающие эффективность образовательного процесса. На основе результатов педагогического эксперимента сделан обоснованный вывод, что применение КИСС «Компендиум РВиА» позволяет повысить эффективность обучения, уменьшить сроки освоения техники, т.е.более эффективно использовать учебное время и как результат – сократить стоимость подготовки специали-стов и количество моторесурсов.
1 - 5 из 5 результатов
