Нейросетевая система оперативногопланирования безопасного обхода группыпрепятствий при маршрутном полетелетательного аппарата - Сельвесюк, Николай Иванович; Шаныгин, Сергей Витальевич; Лебедев, Георгий Николаевич; Кананадзе, Сергей Сергеевич; Негодин, Алексей Павлович (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2019)
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.