Нейросетевая система оперативногопланирования безопасного обхода группыпрепятствий при маршрутном полетелетательного аппарата

Авторы

  • Николай Иванович Сельвесюк Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем image/svg+xml
  • Сергей Витальевич Шаныгин Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана image/svg+xml
  • Георгий Николаевич Лебедев Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
  • Сергей Сергеевич Кананадзе Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
  • Алексей Павлович Негодин Московский авиационный институт image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait.2019.2/1298

Ключевые слова:

нейронная сеть, безопасность полета, летательный аппарат, группа препятствий

Аннотация

Сформулирована постановка задачи оперативного контроля безопасности и выбора альтернативы управления облетом наиболее близкого препятствия по пути выполнения маршрутного полета летального аппарата. Обычно конфигурация маршрутного полета состоит не только из участков прямолинейного движения, но и из участков разворота, поэтому весьма извилиста и занимает определенную площадь, в силу чего может возникнуть опасное сближение с запрещенными зонами. Принципиальной особенностью данной задачи является необходимость достаточно быстро проверить исключение попадания летательного аппарата в запрещенную зону, для чего на его борту нужно использовать быстродействующие алгоритмы управления полетом и контроля безопасности. В данной работе задача решается в предположении, что препятствия имеют прямоугольную форму и произвольно ориентированы относительно заданной линии пути, а число этих препятствий и координаты их вершин заданы. Для решения задачи предложен нейросетевой алгоритм безопасного облета препятствий, содержащий две простые нейронные сети и два программных блока, осуществляющих подготовительные операции. При этом первая нейронная сеть выбирает наиболее близкое на пути маршрутного полета препятствие, для чего первый программный блок оценивает коэффициенты опасности всех препятствий в текущий момент времени. Затем второй программный блок определяет координаты вершин выбранного прямоугольного препятствия, а в завершение вторая нейронная сеть автоматически выбирает нужную вершину, которую нужно облететь. Суммируя вышесказанное, отметим, что в статье предложен нейросетевой подход к решению задачи оперативного определения опасного препятствия на пути маршрутного полета и альтернативного выбора варианта его облета. Решение задачи с помощью двух нейронных сетей существенно упростило их обучение. Компьютерное моделирование ней-росетевой системы подтвердило ее работоспособность и высокое быстродействие.

Биографии авторов

  • Николай Иванович Сельвесюк, Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем

    д-р техн. наук, профессор, ФГУП «ГосНИИАС»

  • Сергей Витальевич Шаныгин, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана

    канд. техн. наук, доцент, кафедра РК «Теория механизмов и машин», МГТУ им. Н. Э. Баумана

  • Георгий Николаевич Лебедев, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

    д-р техн. наук, профессор, кафедра 301 «Системы автоматического и интеллектуального управления», НИУ МАИ

  • Сергей Сергеевич Кананадзе, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

    канд. техн. наук, доцент, кафедра 301 «Системы автоматического и интеллектуального управления», НИУ МАИ

  • Алексей Павлович Негодин, Московский авиационный институт

    магистрант 1-го года обучения, кафедра 301 «Системы автоматического и интеллектуального управления», НИУ МАИ

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2019-04-15

Выпуск

Раздел

Интеллектуальные информационные системы

Как цитировать

Нейросетевая система оперативногопланирования безопасного обхода группыпрепятствий при маршрутном полетелетательного аппарата. (2019). Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2, 126-133. https://doi.org/10.17308/sait.2019.2/1298

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)