Система обходу навчальних перешкод безпілотним повітряним судном

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.26642/ten-2020-2(86)-81-85

Ключові слова:

безпілотне повітряне судно, дистанційно пілотована авіаційна система, обхід перешкод, обробка інформації, система керування

Анотація

Вирішується завдання створення системи для імітації навчального польоту безпілотного повітряного судна або дистанційно пілотованої авіаційної системи між будівлями, задля чого використовується багаторежимне керування польотом шляхом розбиття траєкторії руху безпілотного повітряного судна на декілька ділянок. Границі кожної ділянки представлено у вигляді додаткових проміжних пунктів маршруту. Розроблена система використовується для візуалізації польоту безпілотного повітряного судна. Сформульовано завдання для системи обходу полігональних перешкод. Розглядається моделювання навчальної польотної траєкторії дистанційно пілотованої авіаційної системи або безпілотного повітряного судна між двома заданими пунктами призначення з обходом перешкод різного розміру; враховано, що потрібно звести до мінімуму кількість переміщень у режимі реального часу. Розроблено алгоритм керування польотом безпілотного повітряного судна по заданій траєкторії з одного пункту до іншого. Задану траєкторію пропонується розбивати на декілька більш дрібних частин та визначати границі цих новостворених частин у вигляді координат пунктів призначення. Розроблено алгоритм та блок-схему алгоритму для здійснення обходження перешкод різного розміру. Проведено моделювання та наведено експериментальні результати. Запропонований метод призначено для реалізації руху по заданій траєкторії з заданою швидкістю та потужністю, необхідною для передачі інформації. Результати моделювання показують ефективність алгоритму для моделювання польотної траєкторії, її перепланування під час виявлення перешкод різних форм.

Біографія автора

Марина Сергіївна Граф, Національний авіаційний університет

M.S. Graf 

Посилання

Lebedev, H.N. and Mirzoyan, L.A. (2005), «Neural network action planning for the overflight of ground objects by a group of aircraft», Aerospace instrumentation, No. 12, pp. 41–47.

Yakovlev, K.S. and Baskin, E.S. (2013), «Graph models for solving 2D path finding problems», Artificial intelligence and decision making, No. 1, pp. 5–12.

De Luca, F. and Guglieri, G. (2012), «Advanced Graph Search Algorithms for Path Planning of Flight Vehicles», in Agarwal, R. (ed.), Recent Advances in Aircraft Technology. InTech, pp. 157–192, doi: 10.5772/37033.

LaValle, S.M. (2011), «Motion Planning», IEEE Robotics & Automation Magazine, Vol. 18, No. 1, pp. 79–89, doi: 10.1109/MRA.2011.940276.

Lee, D. and Shim, D.H. (2014), «RRT-Based Path Planning for Fixed-Wing UAVs with Arrival Time and Approach Direction Constraints», Proc. International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Orlando, FL, USA, pp. 317–328.

Karayiannis, N.В. and Venetsanopoulos, A.N. (1993), Artificial Neural Networks, Kluwer Academic Publishers, Р. 12.

Pylypynskiy, M., Rutkovskaya, D. and Rutkovskiy L. (2006), Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems, translated from Polish by Rudynskiy, I.D., Hotline-Telecom, М., 452 р.

Graf, M.S. (2016), «Analysis of existing methods of information processing in the control unit of an unmanned aircraft», Bulletin of the Engineering Academy of Ukraine, К., No. 4, рр. 20–22.

Yankevich, Yu. (2006), «The use of unmanned aerial systems for civilian purposes», Aerospace Courier, No. 6, рр. 55–57.

Belinskaya, Yu.S. and Chetverikov, V.N. (2012), «Control of a four-rotor helicopter», Science and education, No. 5, MSTU N.E. Bauman, [Online], available at: http://technomag.edu.ru/doc/397373.html

Bouabdallah, S. (2007), «Design and control of quadrotors with application to autonomous flying», dissertation, Lausanne, 156 p.

Graf, M.S. (2020), «Construction of an algorithm of the tracture of an unmanned aircraft», XIII international scientific-practical conference «IIRTK», collection of abstracts, К., рр. 222–223.

Graf, M. and Kvasnikov, V. (2018), «The Construction of the Algorithm Study Based on the Mathematical Model of Motion», ICTERI, pp. 235–242.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-02

Номер

Розділ

ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ