Методы и алгоритмы группового управления беспилотными летательными аппаратами самолетного типа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Муслимов Тагир Забирович

• Муслимов Тагир Забирович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Муслимов Тагир Забирович

Введение

Глава 1. Обзор подходов к групповому управлению БПЛА самолетного типа и постановка задач

1.1. Задачи группового управления БПЛА

1.2. Архитектуры мульти-БПЛА систем

1.3. Анализ существующих подходов к групповому управлению автономными БПЛА

1.4. Постановка задач группового управления БПЛА самолетного типа

1.5. Выводы по Главе

Глава 2. Разработка децентрализованного управления для параллельных строев БПЛА на основе метода неоднородного векторного поля

2.1. Групповое управление на основе метода пространства относительных состояний

2.2. Разработка законов управления для кооперативного следования прямолинейному пути

2.3. Реализация группового управления параллельным строем с применением адаптивного бэкстеппинга

2.4. Выводы по Главе

Глава 3. Разработка децентрализованного управления для круговых строев БПЛА на основе метода неоднородного векторного поля

3.1. Разработка законов управления для кооперативного следования круговому пути

3.2. Реализация группового управления круговым строем БПЛА с применением адаптивного бэкстеппинга

3.3. Разработка алгоритмов адаптации по эталонной модели с помощью нечеткой

логики

3.4. Выводы по Главе

Глава 4. Экспериментальные исследования разработанных методов и алгоритмов

4.1. Реализация имитационной модели для исследования алгоритмов группового управления

4.2. Синтез модели автопилота БПЛА самолетного типа

4.3. Исследование методов и алгоритмов в имитационной модели для формаций, следующих прямолинейному пути

4.4. Сравнение предлагаемого подхода с известным в литературе для формаций, следующих прямолинейному пути

4.5. Исследование методов и алгоритмов в имитационной модели для формаций, следующих круговому пути

4.6. Сравнение предлагаемого подхода с известным в литературе для формаций, следующих круговому пути

4.7. Выводы по Главе

Основные результаты и заключение

Список литературы

Приложение А. Акты о внедрении

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы группового управления беспилотными летательными аппаратами самолетного типа»

Актуальность темы исследования

Значительный объем исследований в последние годы проводится в направлении разработки методов и алгоритмов управления координированным движением и взаимодействием различных типов автономных роботов [1,2], при этом проблема управления строем (формацией - англ. formation) роботов в реальных условиях по-прежнему остается актуальной. В особенности это относится к проблемам управления автономными беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) самолетного типа по причине неизбежной сложности управления вследствие высокой динамики событий, ограничений на входные сигналы управления в реальных системах «автопилот-БПЛА», а также неголономности данных систем. Задачи кооперативного управления рассматривались в работах отечественных (Боднер В.А., Тарасов В.Г., Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г., Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. и др.) и зарубежных (T.W. McLain, R.W. Beard, W. Ren, R. Olfati-Saber, H. Yamaguchi и др.) исследователей.

Согласно общепринятому определению под управлением строем/формацией (англ. formation control) подразумевается получение заданной заранее геометрической формы группой автономных роботов. В процессе дальнейшего выполнения миссии группа должна поддерживать эту форму, таким образом действуя как твердое тело. Формации БПЛА находят свое применение в большом количестве практических задач. По этой причине проблемы управления строем/формацией БПЛА получают в последнее время большое внимание исследователей всего мира.

Скорость полета БПЛА самолетного типа не должна быть меньше определенного порогового значения, кроме того БПЛА этого типа не обладают такой высокой маневренностью, как квадрокоптеры и автономные вертолеты. Тем не менее для выполнения многих задач, в которых приоритетом является

продолжительность полета, именно БПЛА самолетного типа подходят лучше всего.

В связи с развитием технологий становится очевидным, что большие группы БПЛА, обладающие автономностью и способные коммуницировать между собой, изучать окружающую обстановку сенсорами и обрабатывать информацию на борту с помощью собственных вычислительных мощностей, требуют децентрализованных подходов к их управлению. Именно децентрализованное управление обеспечивает возможность масштабирования и исключает уязвимость централизованных агентов, несущих на себе все обязанности по управлению. В литературе полностью децентрализованная группа взаимодействующих автономных роботов, особенностью которой является самостоятельное принятие решений о своем поведении каждого отдельного агента, обычно называется роем (англ. swarm).

Задача флокирования (для стайного поведения птиц и рыб также употребляется термин «мурмурация») строя (англ. flocking) [3-6] в литературе общепринято понимается как децентрализованное формирование и поддержание группой автономных роботов (в том числе и БПЛА) заданной геометрической формы с целью выполнения некоторой сложной кооперативной задачи. Одним из методов, который может применяться для выполнения задачи флокирования БПЛА является метод векторных полей следования пути (англ. path following vector fields). Для многих работ в данной области характерно использование при теоретических исследованиях упрощенных моделей БПЛА без учета высокоуровневой нелинейной динамики самого БПЛА и динамики автопилота. В целом, задача флокирования может рассматриваться как совмещенная стратегия следования пути и децентрализованного управления строем БПЛА, т.е. согласованное следование пути (англ. coordinated path following). Именно в такой постановке она исследуется в данной диссертационной работе.

Таким образом, с учетом вышесказанного, проблема группового управления БПЛА, исследуемая в работе, является актуальной.

Степень научной разработанности темы

Задачи управления БПЛА при их групповом применении рассматривались в монографиях [7-9]. Существуют несколько подходов к решению проблемы формирования и поддержания строя БПЛА. В некоторых работах алгоритмы управления были разработаны для автономных квадрокоптеров и вертолетов [1013]. Для БПЛА самолетного типа наиболее распространенными являются следующие подходы: «ведущий-ведомые» [14-16] и подход на основе виртуальных структур [17]. В качестве недостатков метода «ведущий-ведомые» можно назвать отсутствие обратной связи от ведомых аппаратов, а также централизованность системы, заключающуюся в том, что выход из строя ведущего БПЛА ведет к потере формы. Подход на основе виртуальных структур в первоначальном варианте не предполагает обратную связь от объектов управления и, кроме того, в значительной степени чувствителен к внешним возмущениям (например, ветровым), вследствие чего теряется точность выдерживания строя. Существуют работы, в которых предлагается подход на основе применения методов теории оптимального управления [18], однако он обладает относительно высокой вычислительной сложностью и поэтому может не подойти для использования на малых БПЛА. В некоторых статьях изучается управление большой плотной группой БПЛА как системой с распределенными параметрами [19].

Объектом исследования является процесс управления строем автономных БПЛА самолетного типа.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы группового управления БПЛА.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности управления формированием и поддержанием строя автономных БПЛА самолетного типа за счет разработки методов и алгоритмов децентрализованного управления, учитывающих нелинейный характер структуры систем «автопилот-аппарат».

Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи.

1. Анализ возможных подходов к решению задачи группового управления и выбор среди них тех, на основе которых возможна разработка децентрализованного группового управления БПЛА (соответствует п.2 паспорта специальности 05.13.01).

2. Синтез автопилота одиночного автономного БПЛА, отвечающего требованиям алгоритма группового управления (соответствует п.4 паспорта специальности 05.13.01).

3. Разработка методов и алгоритмов группового управления БПЛА с учетом особенностей динамики реальных систем «автопилот-БПЛА» (соответствует п.2, п.4, п.9 паспорта специальности 05.13.01).

4. Модификация полученных методов и алгоритмов с целью обеспечения адаптивного управления в случае неопределенной или меняющейся динамики системы «автопилот-БПЛА» (соответствует п.4, п.7, п.9 паспорта специальности 05.13.01).

5. Разработка математической модели в среде МАТЬАВ^тиНпк, позволяющей провести моделирование управления группами БПЛА и выполнение вычислительных экспериментов с целью оценки эффективности разработанных алгоритмов (соответствует п.2, п.4, п.9 паспорта специальности 05.13.01).

Область исследования

Работа выполнена в соответствии со следующими пунктами паспорта специальности 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы):

п.2. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.

п.4 Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.

п.7. Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем.

п.9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.

Методологическую основу работы составили методы линейной алгебры, теории группового управления, метод функций Ляпунова, методы теории нечеткой логики, теории нелинейного управления, теории адаптивного управления, компьютерного моделирования.

Достоверность полученных в диссертационной работе результатов подтверждается корректностью и полнотой исходных положений и непротиворечивостью математических выкладок. Теоретические исследования проверены посредством компьютерного моделирования.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод управления строем/формацией автономных БПЛА самолетного типа на основе децентрализованной архитектуры консенсуса и неоднородного векторного поля следования прямолинейному и круговому пути (англ. vector field path following), обеспечивающий получение произвольной желаемой формы строя с учетом нелинейной и неголономной динамики систем «автопилот-БПЛА».

2. Методы управления строем БПЛА в различных сценариях (сбор группы согласно общему курсовому углу, сбор при ориентировании по прямолинейному пути и выход на круговой путь), гарантирующие асимптотическое стремление как относительных положений к заданным, так и скорости каждого из БПЛА группы к конечной крейсерской скорости строя.

3. Алгоритмы формирования управляющих воздействий БПЛА, полученные посредством нелинейного синтеза («бэкстеппинга») и позволяющие повысить порядок модели системы строя БПЛА, а также гарантировать сходимость курсовых углов и скоростей к задаваемым посредством законов управления и применить адаптивную настройку неопределенных параметров системы.

4. Алгоритмы адаптивной самонастройки коэффициентов в режиме реального времени по эталонной модели на основе теории нечеткой логики, а также интегральной параметрической самонастройки, позволяющие сохранить устойчивость системы строя и значительно улучшить качество переходных траекторий БПЛА, в случае если они ухудшаются из-за неизвестным образом изменившейся динамики аппаратов.

5. Результаты исследования алгоритмов, полученных на основании предложенных методов, с помощью имитационной математической модели строя БПЛА.

Научная новизна диссертации заключается в следующем:

1. Новизна предложенного метода децентрализованного управления группой автономных БПЛА самолетного типа на основе децентрализованной архитектуры взаимодействия по схеме консенсуса и неоднородного векторного поля следования пути заключается в том, что, в отличие от известных стратегий консенсуса линейных моделей, учитывается нелинейная структура системы «автопилот-БПЛА» и, в отличие от существующих подходов «лидер-ведомые», в данном методе отсутствует аппарат-«лидер». Кроме того, в отличие от известных стратегий кооперативного следования пути с помощью векторных полей, в предложенном методе устраняется предположение о строгом нахождении БПЛА в одной из точек конечного пути в процессе формирования и поддержания строя, что повышает практическую применимость.

2. Новизна разработанных методов управления для формирования строя БПЛА заключается в том, что, в отличие от законов управления для точечных масс, они учитывают неголономную динамику БПЛА самолетного типа, а также, в отличие от поведенческих законов управления флокированием строя, обладают доказанной асимптотической устойчивостью в целом.

3. Предложены алгоритмы формирования управляющих воздействий для уровня наведения БПЛА, полученные посредством модификации законов управления методами нелинейного синтеза («бэкстеппинга»), отличающиеся исключением предположения о точном отслеживании входных сигналов управления кинематическими моделями БПЛА (англ. perfect velocity tracking), а также возможностью далее использовать адаптивную настройку параметров в алгоритме группового управления БПЛА.

4. Разработаны алгоритмы адаптивной самонастройки коэффициентов в режиме реального времени по эталонной модели на основе теории нечеткой логики, отличающиеся выбором правил с помощью нечетких функций Ляпунова,

что позволяет гарантировать асимптотическую устойчивость контура адаптации; предложены алгоритмы интегральной адаптивной самонастройки, отличающиеся выбором в качестве параметров настройки коэффициентов кинематических моделей систем «автопилот-БПЛА» группы, что обеспечивает устойчивость строя и сохранение качества переходных траекторий БПЛА, даже в случае если эти коэффициенты заранее неизвестны.

5. Разработана математическая модель строя БПЛА в среде MATLAB/Simulink, реализующая нелинейную динамику аппаратов и стандартные автопилоты для каждого из них, позволяющая в отличие от упрощенных моделей производить настройку параметров в законах группового управления строем, а также оценивать действие атмосферных возмущений на динамику строя БПЛА.

Теоретическая значимость работы заключается в развитии методов и алгоритмов группового управления автономными БПЛА при решении задач децентрализованного адаптивного управления формированием и поддержанием строя БПЛА самолетного типа с учетом особенностей динамики реальных систем «автопилот-БПЛА».

Практическая ценность работы заключается в том, что полученные научные результаты могут использоваться в создании систем группового управления БПЛА самолетного типа, необходимых для решения таких практических задач как локализация радара, радиоэлектронное подавление, преодоление ПВО противника с помощью ложных целей, совместное наведение на цель, построение антенных решеток из БПЛА, измерение профилей ветра для метеорологических исследований, автоматическая дозаправка в воздухе, увеличение полезной нагрузки или дальности за счет снижения индуктивного сопротивления в случае полета плотным строем и др.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на 11 всероссийских и международных научных конференциях: Intelligent Technologies for Information Processing and Management (ITIPM'2014); Мавлютовские чтения: IX Всероссийская молодежная научная конференция (2015); Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016); Всероссийская научно-

техническая конференция молодых ученых, аспирантов и студентов «Интеллектуальные системы, управление и мехатроника» (2016); Первая военно-научная конференции «Роботизация Вооруженных Сил Российской Федерации» (2016); IEEE International Russian Automation Conference (2018); «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений» (ITIDS'2019); IEEE International Russian Automation Conference (2019); XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019); 15th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings" (ER(ZR) 2020); The 5th International Conference on Interactive Collaborative Robotics (ICR 2020).

Реализация и внедрение результатов работы

Результаты использовались для выполнения работ при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-08-01299. Подтверждением практической ценности полученных результатов служат акт внедрения в учебный процесс, полученный на кафедре АТП ФГБОУ ВО УГАТУ, и акт внедрения результатов работы, полученный в ООО «ИДС Технологии». Акты о внедрении результатов диссертационной работы приведены в приложении А.

Публикации. Результаты диссертационной работы отражены в 16 публикациях, в том числе 4 статьях в журналах из списка ВАК, 1 статье в журнале, входящем в Science Citation Index Expanded, и 5 статьях, индексируемых наукометрической базой Scopus.

Наиболее важными публикациями являются:

• Мунасыпов Р.А., Муслимов Т.З. Групповое управление беспилотными летательными аппаратами на основе метода пространства относительных состояний // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т.19. № 2. C. 120-125.

• Муслимов Т.З., Мунасыпов Р.А. Децентрализованное управление круговыми формациями беспилотных летательных аппаратов на основе метода векторного поля // Вестник УГАТУ. 2019. Т. 23, № 3(85). С. 112-121.

• Муслимов Т.З. Алгоритмы управления строем автономных беспилотных летательных аппаратов самолетного типа с помощью метода векторного поля // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 4. С. 187-214.

• Муслимов Т.З., Мунасыпов Р.А. Децентрализованное групповое нелинейное управление строем беспилотных летательных аппаратов самолетного типа // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21. №1. С. 43-50.

• Muslimov T.Z., Munasypov R.A. Adaptive decentralized flocking control of multi-UAV circular formations based on vector fields and backstepping // ISA Transactions. 2020. DOI: 10.1016/j.isatra.2020.08.011

Личный вклад автора. Все результаты исследования, изложенные в диссертационной работе, получены автором лично. Постановки задач исследования осуществлялись совместно с научным руководителем.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, содержания и приложения.

Работа изложена на 162 страницах, содержит 52 иллюстрации, 9 таблиц.

Библиография включает 187 наименований.

Глава 1. Обзор подходов к групповому управлению БПЛА самолетного типа

и постановка задач

1.1. Задачи группового управления БПЛА

В настоящее время наблюдается стремительное расширение сфер применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) как в военных, так и в гражданских целях: диагностика нефте- или газопроводов, выявление очагов лесных пожаров, поисковые и спасательные операции в чрезвычайных ситуациях, картографирование местности, патрулирование территории и многие другие [20].

И эффективность, и скорость выполнения поставленных перед БПЛА задач значительно возрастает при их групповом использовании, поэтому проблема такого управления группами БПЛА на сегодняшний день является актуальной.

Дальнейший обзор данного раздела частично произведен на основе [21].

В 2014 году американский стратегический исследовательский центр -корпорация RAND опубликовала отчет «Эффективность дистанционно пилотируемого летательного аппарата в сценарии "охотник-истребитель"» [22], согласно которому два или более БПЛА отслеживают одну и ту же цель гораздо эффективнее одиночного аппарата. Однако в настоящее время применение БПЛА в военных целях требует помимо пилотов, непосредственно управляющих дронами, также наличие команд поддержки, состоящих из большого числа специалистов. DARPA (Агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США) для решения названных проблем 21-го января 2015 года объявило о старте проекта CODE (Collaborative Operations in Denied Environment) [23]. Основная цель данной программы состоит в разработке групповой автономности (collaborative autonomy) - новой уникальной возможности автономных систем вооружения, благодаря которой группы беспилотных аппаратов смогут работать под управлением одного оператора. Группы БПЛА будут совместно наблюдать за ситуацией, затем самостоятельно оценивать ее и отправлять рекомендации оператору, который в свою очередь может либо

согласиться с рекомендациями, либо не согласиться, либо отдать команду на сбор дополнительной информации. Таким образом, группы БПЛА планируется использовать в качестве боевых роботов, обладающих высокой степенью автономности.

О серьезности намерений США в дальнейшем совершенствовать и активно развивать групповое применение обладающих автономностью БПЛА говорит и появление наиболее современного проекта DARPA по созданию самолетов-«авианосцев», которые будут служить платформой для запуска и последующего возврата «роев» небольших недорогих БПЛА [24]. В настоящее время DARPA опубликовало видео-демонстрацию, в которой с борта самолета C-130 производится запуск большой группы БПЛА, атакующей позиции противника и возвращающейся обратно к самолету-носителю.

О другом крупном проекте по применению групп БПЛА в военных целях объявило «Управление военно-морских исследований» (ONR) Министерства обороны США. Проект приобрел название Low Cost UAV Swarm Technology — LOCUST («Саранча»). Как сообщают разработчики проекта, рой автономных дронов позволяет получать значительные тактические преимущества на поле боя. БПЛА в случае полета роем взаимодействуют друг с другом на основе децентрализованной архитектуры. Запуск дронов при этом может осуществляться с множества различных платформ, установленных на разных транспортных средствах, кораблях и самолетах. За полетом роя БПЛА будет наблюдать оператор, осуществляя контроль выполнения миссии и внося необходимые поправки в ход ее реализации [25].

Одной из задач, решаемых посредством группового управления, является автоматическая дозаправка БПЛА в воздухе. DARPA, Northrop Grumman Corp. и NASA совместно реализовали проект, в котором была осуществлена серия демонстрационных дозаправок в воздухе между БПЛА Global Hawk [26]. Полет БПЛА звеном в близких формациях, являясь сложной научно-технической проблемой, изучается многими научными центрами по всему миру. Одним из примеров может служить исследовательская группа из Университета Сиднея

(Австралия), которая в своем проекте [27] не только выполнила автономную дозаправку между двумя БПЛА, но и разработала систему ближней навигации на основе компьютерного зрения для этих целей.

Проблемами совместного управления группами наземных и летающих роботов активно занимается Технологический исследовательский институт Джорджии (США) в Лаборатории беспилотных и автоматических систем [28]. Основная цель их работы заключается в нахождении алгоритмов поведения и методов взаимодействия для больших «роев» БПЛА, а также в создании интерфейса оператора, который сможет наблюдать и управлять «роем». На данный момент времени уже прошли испытания 30-ти БПЛА, взаимодействующих в полете. Исследовательская группа из Технологического исследовательского института Джорджии также успешно разрабатывает технологии совместного управления беспилотными аппаратами различного типа: летательными, наземными и подводными [29].

Применение групп БПЛА в гражданских целях активно исследуется в Университете Клагенфурта (Австрия). Автономная система из группы БПЛА, созданная в данном университете, успешно была применена для миссий поиска и спасения в реальных условиях, и обладает возможностью изменения степени автономности в зависимости от решаемых задач, причем оператор может вмешиваться в процесс в любой момент и регулировать план миссии [30].

Исследования по применению автономных групп БПЛА для задач поиска и тушения лесных пожаров уже много лет ведутся в Севильском университете (Испания) [31]. Специально для решения проблемы лесных пожаров была разработана система, состоящая из группы БПЛА, подсистемы принятия решений и подсистемы сбора данных. Использование нескольких БПЛА позволило не только увеличить зону покрытия, но и улучшить достоверность обнаружения очагов лесных пожаров в ходе успешных испытаний системы.

Исследованиями в области группового управления мобильными роботами, в том числе квадрокоптерами, давно и успешно занимаются в Южном Федеральном Университете [1,2,11,32-36].

Согласно плану перспективного развития БПЛА на 2015-2020 годы - U.S. Unmanned Aircraft Systems Roadmap - в будущих разработках по данной тематике будет наблюдаться постепенный переход от управления группой БПЛА к выполнению такой формацией определенных поставленных человеком задач, а затем и к полностью автономным «роям» из множества БПЛА [37].

Использование формаций БПЛА позволяет значительно сократить время выполнения задач при применении на большой территории, что обусловлено ограниченными возможностями устанавливаемых на каждый отдельный аппарат сенсоров [38]. Также группа БПЛА может синтезировать антенну в N раз большей длины, чем одиночный объект, что позволит увеличить чувствительность. В случае, если задача локализации является целью, выдерживание строго заданных относительных положений не только оказывается полезным для улучшения чувствительности, но также и необходимым условием решения некоторых проблем локализации, требующих множества сенсоров с известными относительными позициями [39]. В качестве примеров можно назвать задачу локализации радара [40].

Некоторые задачи, выполняемые группой БПЛА, также требуют строгого выдерживания относительных положений в полете с сохранением заданной геометрической формы строя, например: построение антенных решеток из БПЛА в воздухе [28,29], измерение профилей ветра для метеорологических исследований [43], автоматическая дозаправка в воздухе [44,45], совместная транспортировка грузов [46].

В случае если требуется использовать разные сенсоры для проведения исследований в удаленных друг от друга локациях, применение групп БПЛА становится необходимым. Например, при изучении атмосферных явлений или лесных пожаров один из аппаратов может измерять размеры очага возгорания, а другой - направление его распространения.

Кроме того, прибавление числа БПЛА, выполняющих некоторую задачу, повышает вероятность ее выполнения вследствие увеличения резервирования и робастности.

Для обеспечения безопасности полетов значение приобретает задача формирования строя группы БПЛА. Полет плотным строем может также уменьшить потребляемую аппаратами мощность за счет уменьшения индуктивного сопротивления, что в свою очередь позволяет увеличить продолжительность полета, радиус действия или полезную нагрузку группы [47]. Другим применением для формирования строя БПЛА может служить дозаправка в воздухе.

Использование формаций может помочь каждому БПЛА из группы отслеживать положение друг друга, проверять потерю какого-либо БПЛА из общей группы, предотвращать столкновения, контролировать взаимную работу сенсоров [38].

1.2. Архитектуры мульти-БПЛА систем

Архитектура мульти-БПЛА системы (системы из нескольких БПЛА, совместно выполняющих некоторую задачу) определяет специфику ее функционирования. Обсуждаемые далее особенности призваны продемонстрировать некоторые ограничения, которые необходимо учитывать при создании систем управления геометрической формой строя и следования пути БПЛА. Далее кратко обсудим некоторые важные особенности архитектур мульти-БПЛА систем (взаимодействующих групп БПЛА, выполняющих общую задачу) в соответствии с [48].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Муслимов Тагир Забирович, 2020 год

Список литературы

1. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. Москва: Физматлит, 2009. 280 с.

2. Белоглазов Д.А. и др. Групповое управление подвижными объектами в неопределенных средах / под ред. Пшихопова В.Х. Москва: Физматлит, 2015. 305 с.

3. Gu D., Wang Z. Leader-follower flocking: algorithms and experiments // IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2009. Vol. 17, № 5. P. 1211-1219.

4. Kownacki C., Oldziej D. Fixed-wing UAVs flock control through cohesion and repulsion behaviours combined with a leadership // Int. J. Adv. Robot. Syst. 2016. Vol. 13, № 1. P. 36.

5. Olfati-Saber R. Flocking for multi-agent dynamic systems: Algorithms and theory // IEEE Trans. Autom. Control. 2006. Vol. 51, № 3. P. 401-420.

6. Shi H., Wang L., Chu L. Flocking of multi-agent systems with a dynamic virtual leader // Int. J. Control. 2009. Vol. 82, № 1. P. 43-58.

7. Моисеев В.С. Групповое применение беспилотных летательных аппаратов. Казань: Редакционно-издательский центр «Школа», 2017. 572 с.

8. Абросимов В.К. Коллективы интеллектуальных летательных аппаратов. Москва: Издательский Дом «Наука», 2017. 304 с.

9. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Оркин С.Д. Управление смешанными группами пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов в условиях единого информационно-управляющего поля. Москва: Изд-во МАИ, 2015. 271 с.

10. Зенкевич С.Л., Галустян Н.К. Децентрализованное управление группой квадрокоптеров // Мехатроника, автоматизация, управление. 2016. № 11. С. 774-782.

11. Ivanov D., Kaliaev I., Kapustj an S. Formation task in a group of quadrotors // Robot Intell. Technol. Appl. 3. Vol. 2015. P. 183-191.

12. Yang H. et al. Synchronization of multiple 3-DOF helicopters under actuator faults

and saturations with prescribed performance // ISA Trans. 2018. Vol. 75. P. 118126.

13. Gimenez J. et al. Multi-objective control for cooperative payload transport with rotorcraft UAVs // ISA Trans. 2018. Vol. 80. P. 491-502.

14. Paul T., Krogstad T.R., Gravdahl J.T. Modelling of UAV formation flight using 3D potential field // Simul. Model. Pract. Theory. 2008. Vol. 16. P. 1453-1462.

15. Park C. et al. Formation flight of multiple UAVs using onboard information sharing // Sensors. 2015. Vol. 15. P. 17397-17419.

16. Ефанов В.Н., Мизин С.В., Неретина В.В. Управление полетом БПЛА в строю на основе координации взаимодействия группы летательных аппаратов // Вестник УГАТУ. 2014. Том 18, № 1. С. 114-121.

17. Beard R.W., Lawton J., Hadaegh F.Y. A coordination architecture for spacecraft formation control // IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2001. Vol. 9, № 6. P. 777789.

18. Гайдук А.Р. Управление группой БЛА с ограничением на управление и переменные состояния // Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 7. С. 52-57.

19. Верба В.С., Меркулов В.И., Миляков Д.А. Проблемы управления большими плотными группами беспилотных летательных аппаратов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. Том 16, № 6. С. 3-13.

20. Муслимов Т.З., Мунасыпов Р.А., Хабибуллина Р.Р. Интеллектуальная система поддержки принятия решений для группового управления автономными БПЛА // Proceedings of the 4th International Conference Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016). Уфа, 2016. С. 193-195.

21. Мунасыпов Р.А., Муслимов Т.З. Интеллектуальная система поддержки принятия решений для формирования строя и группового управления автономными беспилотными летательными аппаратами // Труды первой военно-научной конференции «Роботизация Вооруженных Сил Российской Федерации». Москва: ФГБУ «Главный научно-исследовательский

испытательный центр робототехники» Министерства обороны Российской Федерации, 2016. С. 412-418.

22. Menthe L. Hura M. R.C. The Effectiveness of Remotely Piloted Aircraft in a Permissive Hunter-Killer Scenario. 2014.

23. Establishing the CODE for Unmanned Aircraft to Fly as Collaborative Teams [Electronic resource]. 2015. URL: http://www.darpa.mil/news-events/2015-01-21 (accessed: 21.01.2015).

24. Friendly "Gremlins" Could Enable Cheaper, More Effective, Distributed Air Operations [Electronic resource]. 2015. URL: http://www.darpa.mil/news-events/2015-08-28 (accessed: 28.08.2015).

25. LOCUST: Autonomous, swarming UAVs fly into the future [Electronic resource]. P. 2015. URL: http://www.onr.navy.mil/Media-Center/Press-Releases/2015/L0CUST-low-cost-UAV-swarm-0NR.aspx (accessed: 14.04.2015).

26. NASA Global Hawks Aid UAV-to-UAV Refueling Project [Electronic resource]. 2012. URL: https://www.nasa.gov/centers/dryden/status_reports/global_hawk_status_10_05_1 2.html (accessed: 29.08.2015).

27. Wilson D.B., Goktogan A., S. S. Guidance and Navigation for UAV Airborne Docking // Robot. Sci. Syst. 2015. Vol. 11.

28. UAV partnership drives innovation [Electronic resource]. 2015. URL: http://www.army.mil/article/160009/UAV_partnership_drives_innovation/ (accessed: 16.12.2015).

29. Incze M.L. et al. Communication and collaboration of heterogeneous unmanned systems using the joint architecture for Unmanned Systems (JAUS) standards // IEEE Ocean. 2015-Genova. 2015. P. 1-6.

30. Scherer J. et al. An autonomous multi-UAV system for search and rescue // Proc. Austrian Robot. Work. Vol. 2015. P. 1-2.

31. Merino L., Martínez-de Dios J., Ollero A. Cooperative Unmanned Aerial Systems for Fire Detection, Monitoring, and Extinguishing // Handbook of Unmanned Aerial

Vehicles / ed. Valavanis K., Vachtsevanos G. Dordrecht: Springer Netherlands, 2015. P. 2693-2722.

32. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Групповое управление движением мобильных роботов в неопределенной среде с использованием неустойчивых режимов // Труды СПИИРАН. 2018. Том 5(60). С. 39-63.

33. Иванов Д.Я. Методы роевого интеллекта для управления группами малоразмерных беспилотных летательных аппаратов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. Том 3, № 116. С. 221-229.

34. Иванов Д.Я. Формирование строя группой беспилотных летательных аппаратов при решении задач мониторинга // Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. Том 4, № 129. С. 219-224.

35. Иванов Д.Я. Решение строевой задачи в группе беспилотных квадрокоптеров // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. Том 8, № 157. С. 138-147.

36. Веселов Г.Е., Скляров А.А., Никадо Г.М. Нелинейное управление группой роботов всенаправленного движения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2018. Том 5, № 199. С. 152-162.

37. Nonami K. et al. Autonomous Flying Robots. Springer, 2010. 329 p.

38. Муслимов Т.З., Мунасыпов Р.А. Проблемы поддержки принятия решений при групповом управлении БПЛА // Proceedings of the 2nd International Conference Intelligent Technologies for Information Processing and Management (ITIPM'2014). Уфа, 2014. С. 196-199.

39. Anderson B.D. et al. UAV Formation Control: Theory and Application // Recent Adv. Learn. Control. 2008. P. 15-33.

40. Sundaram B. et al. Radar localization with multiple unmanned aerial vehicles using support vector regression // Intell. Sens. Inf. Process. Vol. 2005. P. 232-237.

41. Chandra R.S., Breheny S.H., D 'Andrea R. Antenna array synthesis with clusters of unmanned aerial vehicles // Automatica. 2008. Vol. 44. P. 1976-1984.

42. Garza J. et al. Design of UAVs-based 3D antenna arrays for a maximum performance in terms of directivity and SLL // Int. J. Antennas Propag. 2016.

43. Coopmans C. et al. Cyber-Physical Systems Enabled by Small Unmanned Aerial

Vehicles // Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Dordrecht: Springer Netherlands, 2015. P. 2835-2860.

44. Wilson D.B., Göktogan A.H., Sukkarieh S. A vision based relative navigation framework for formation flight // IEEE Int. Conf. Robot. Autom. Vol. 2015. P. 4988-4995.

45. Sun Y. et al. Bionic visual close-range navigation control system for the docking stage of probe-and-drogue autonomous aerial refueling // Aerosp. Sci. Technol. 2019. Vol. 91. P. 136-149.

46. Shirani B., Naj afi M., Izadi I. Cooperative load transportation using multiple UAVs // Aerosp. Sci. Technol. 2019. Vol. 84. P. 158-169.

47. Binetti P. et al. Formation flight optimization using extremum seeking feedback // J. Guid. Control. Dyn. 2003. Vol. 26, № 1. P. 132-142.

48. Kanjanawanishkul K. Coordinated Path Following Control and Formation Control of Mobile Robots. Tubingen: Eberhard-Karls-Universität, 2010.

49. Ahn H.-S. Preliminary Background // Formation Control. Studies in Systems, Decision and Control. Cham: Springer, 2020. P. 3-26.

50. Encarna?ao P., Pascoal A. Combined trajectory tracking and path following control for dynamic wheeled mobile robots // IFAC Proc. Vol. 2002. Vol. 35, № 1. P. 451456.

51. Brockett R.W. Asymptotic stability and feedback stabilization // Differ. Geom. Control Theory. 1983. P. 181-191.

52. Wang Y., He L., Huang C. Adaptive time-varying formation tracking control of unmanned aerial vehicles with quantized input // ISA Trans. 2019. Vol. 85. P. 7683.

53. Lawrence D., Frew E., Pisano W. Lyapunov vector fields for autonomous UAV flight control // AIAA Guid. Navig. Control Conf. Exhib. 2007. P. 6317.

54. Beard R.W., Humpherys J. Following Straight Line and Orbital Paths with Input Constraints // Am. Control Conf. Vol. 2011. P. 1587-1592.

55. Beard R.W., McLain T.W. Small unmanned aircraft: Theory and practice // Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice. Princeton University Press, 2012. 1-186

Р-

56. Austin R. Unmanned Aircraft Systems: UAVs Design, Development and Deployment. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2010.

57. Shima T., Rasmussen S. UAV Cooperative Decision and Control: Challenges and Practical Approaches. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009.

58. Maza I., Ollero A., Casado E. Classification of Multi-UAV Architectures // Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Dordrecht; Heidelberg; New York; London: Springer, 2015. P. 953-972.

59. Муслимов, Т.З., Мунасыпов Р.А. Полет строем автономных беспилотных летательных аппаратов самолетного типа на основе методов консенсуса и нелинейного управления // XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019): материалы XII мультиконференции: в 4 т. / [редкол.: И.А. Каляев, В.Г. Пешехонов и др.]. Дивноморское, Геленджик: Южный федеральный университет, 2019. С. 92-94.

60. Parker L. ALLIANCE: an architecture for fault-tolerant multi-robot cooperation // IEEE Trans. 1998. Vol. 14. P. 220-240.

61. Kingston D.B., Schumacher C.J. Time-dependent cooperative assignment // Proc. Am. Control Conf. 2005. P. 4084-4089.

62. Pachter M. et al. Concepts for generating coherent radar phantom tracks using cooperating vehicles // Proc. AIAA Guid. Navig. Control Conf. 2004.

63. Dhananj ay N., Kuduvalli A., Ghose D. Realistic coherent phantom track generation by a group of Electronic Combat Aerial Vehicles // Am. Control Conf. 2013. P. 4649-4654.

64. Muslimov T., Munasypov R. Three-dimensional consensus-based control of autonomous UAV swarm formations // Proceedings of 15th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings". Smart Innovation, Systems and Technologies. 2021. Vol. 187. P. 69-80.

65. Singh S.N., Pachter M. Adaptive feedback linearizing nonlinear close formation control // Proc. Am. Control Conf. 2000. P. 854-858.

66. Tanner H.G., Pappas G.J., Kumar V. Leader-to-formation stability // IEEE J. Robot. Autom. 2004. Vol. 20, № 3. P. 443-455.

67. Pachter M., D'Azzo J.J., Dargan J.L. Automatic formation flight control // J. Guid. Control. Dyn. 1994. Vol. 17, № 6. P. 1380-1383.

68. Lee D., Kim S., Suk J. Formation flight of unmanned aerial vehicles using track guidance // Aerosp. Sci. Technol. 2018. Vol. 76. P. 412-420.

69. Ai X., Yu J. Flatness-based finite-time leader-follower formation control of multiple quadrotors with external disturbances // Aerosp. Sci. Technol. 2019. Vol. 92. P. 20-33.

70. Котов К.Ю. и др. Децентрализованное управление квадрокоптерами в составе группы лидер—ведомые // Автометрия. 2017. Том 53, № 1. С. 26-31.

71. Navigation and Control of Autonomous Marine Vehicles / ed. Sharma S., Subudhi B. London: The Institution of Engineering and Technology, 2019.

72. Боднер В.А. Системы управления летательными аппаратами. Москва: Машиностроение, 1973. С. 286-302.

73. Тарасов В.Г. Межсамолетная навигация. Москва: Машиностроение, 1980. С. 1-183.

74. Боднер В.А. Теория автоматического управления полетом. Москва: Наука, 1964. С. 625-645.

75. Bukov V., Bronnikov A., Selvesyuk N. Decentralized coordinated control for a group of aircraft // Proc. Inst. Mech. Eng. Part G J. Aerosp. Eng. 2010. Vol. 224, №2 6. P. 647-655.

76. Rohs P.R. A Fully Coupled Automated Formation Control System for Dissimilar Aircraft in Maneuvering Formation Flight. 1991.

77. Муслимов Т.З. Алгоритмы управления строем автономных беспилотных летательных аппаратов самолетного типа с помощью метода векторного поля // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 4. С. 187-214.

78. Васильев С.Н., Козлов Р.И., Ульянов С.А. Анализ координатных и других преобразований моделей динамических систем методом редукции // Труды Института математики и механики УРО РАН. 2009. Том 15, № 3. С. 38-55.

79. Vassilyev S., Ulyanov S., Maksimkin N. A VLF-based technique in applications to digital control of nonlinear hybrid multirate systems // ICNPAA 2016 World Congress. AIP Conference Proceedings. American Institute of Physics Inc., 2017. Vol. 1798, № 1. P. 020170.

80. Lee L.F. Decentralized motion planning within an artificial potential framework (APF) for cooperative payload transport by multi-robot collectives. State University of New York at Buffalo, 2005.

81. Cao Y., Fukunaga A.S., B. K.A. Cooperative mobile robotics: Antecedents and directions // Auton. Robots. 1997. Vol. 4. P. 1-23.

82. Khatib O. Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots // Proceedings. 1985 IEEE Int. Conf. Robot. Autom. Vol. 1985. P. 500-505.

83. Ogren P., Leonard N.E. Obstacle avoidance in formation // Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2003. P. 2492-2497.

84. Ge S.S., Cui Y.J. Dynamic motion planning for mobile robots using potential field method // Auton. Robots. 2002. Vol. 13. P. 207-222.

85. Платонов А.К., Кирильченко А.А., Колганов М.А. Метод потенциалов в задаче выбора пути: история и перспективы // Препринты Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН. 2001. 32 с.

86. Krogh B. A generalized potential field approach to obstacle avoidance control // Proc. ASME Conf. Robot. Res. Next Five Years Beyond. Bethlehem. USA. 1984. P. 15.

87. Khosla P., Volpe R. Superquadric artificial potentials for obstacle avoidance and approach // IEEE Int. Conf. Robot. Autom. 1988. P. 1778-1784.

88. Ge S.S., Cui Y.J. New potential functions for mobile robot path planning // IEEE Trans. Robot. Autom. 2000. Vol. 16, № 5. P. 615-620.

89. Feder H.J.S., Slotine J.J.E. Real-time path planning using harmonic potentials in dynamic environments // IEEE Proc. Int. Conf. Robot. Autom. 1997. Vol. 1. P. 874881.

90. Conolly C.I., Burns J.B., Weiss R. Path planning using Laplace's equation // Proc. IEEE Conf. Robot. Autom. 1990. P. 2102-2106.

91. Koditschek D.E. Autonomous mobile robots controlled by navigation functions // Proc. IEEE/RSJ Int. Work. Intell. Robot. Syst. 1989. P. 639-645.

92. Koditschek D.E., Rimon E. Robot navigation functions on manifolds with boundary // Adv. Appl. Math. 1990. Vol. 11. P. 412-442.

93. Rimon E., Koditschek D.E. Exact robot navigation using artificial potential functions // IEEE Trans. Robot. Autom. 1992. Vol. 8, № 5. P. 501-518.

94. Rimon E., Koditschek D.E. The construction of analytic diffeomorphisms for exact robot navigation on star worlds // Trans. Am. Math. Soc. 1991. Vol. 327, № 1. P. 71-116.

95. Balch T., Hybinette M. Social potentials for scalable multi-robot formations // IEEE Int. Conf. Robot. Autom. 2000. Vol. 1. P. 73-80.

96. Elkaim G., Kelbley R.A. lightweight formation control methodology for a swarm of non-holonomic vehicles // Aerosp. Conf. 2006. P. 1-8.

97. Nakai K., Uchiyama K. Vector Fields for UAV Guidance Using Potential Function Method for Formation Flight // AIAA Guid. Navig. Control Conf. 2013. P. 1-13.

98. Lieberman K.M., Fricke G.K., Garg D.P. Decentralized control of multi-agent escort formation via Morse potential function // ASME 2012 5th Annu. Dyn. Syst. Control Conf. Jt. with JSME 2012 11th Motion Vib. Conf. 2012. P. 317-324.

99. Barnes L., Fields M.A., Valavanis K. Unmanned ground vehicle swarm formation control using potential fields // IEEE Mediterr. Conf. Control Autom. 2007. P. 1-8.

100. Bennet D.J., McInnes C.R. Verifiable control of a swarm of unmanned aerial vehicles // Proc. Inst. Mech. Eng. Part G J. Aerosp. Eng. 2009. Vol. 223, № 7. P. 939-953.

101. Garcia R., Barnes L. Multi-UAV simulator utilizing X-Plane // J. Intell. Robot. Syst. 2010. Vol. 57. P. 393-406.

102. Kownacki C., Ambroziak L. Local and asymmetrical potential field approach to leader tracking problem in rigid formations of fixed-wing UAVs // Aerosp. Sci. Technol. 2017. Vol. 68. P. 465-474.

103. Chang K., Xia Y., Huang K. UAV formation control design with obstacle avoidance in dynamic three-dimensional environment // Springerplus. 2016. Vol. 5, № 1. P.

104. Lewis M.A., Tan K.H. High precision formation control of mobile robots using virtual structures // Auton. Robots. 1997. Vol. 4, № 4. P. 387-403.

105. Ren W., Beard R. Decentralized scheme for spacecraft formation flying via the virtual structure approach // J. Guid. Control. Dyn. 2004. Vol. 27, № 1. P. 73-82.

106. Li N.H., Liu H.H. Formation UAV flight control using virtual structure and motion synchronization // IEEE Am. Control Conf. Vol. 2008. P. 1782-1787.

107. Ren W., Beard R.W. Formation feedback control for multiple spacecraft via virtual structures // IEE Proc. Control Theory Appl. 2004. Vol. 115, № 3. P. 357-368.

108. Semsar-Kazerooni E., Khorasani K. Introduction // Team Cooperation in a Network of Multi-Vehicle Unmanned Systems. New York, NY: Springer New York, 2013. P. 1-17.

109. Zhang Q. Modeling, analysis, and control of close formation flight. University of Toronto, 2019.

110. Reynolds C.W. Flocks, herds, and schools: a distributed behavioral model // Proc. Comput. 1987. P. 25-34.

111. Baleh T., Arkin R.C. Behavior-based formation control for multi-robot teams // IEEE J.Robot. Autom. 1998. Vol. 14. P. 926-939.

112. Anderson M.R., Robbins A.C. Formation flight as a cooperative game // Proc. AIAA Guid. Navig. Control Conf. 1998. P. 244-251.

113. Michaud F. et al. Dynamic robot formations using directional visual perception // Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst. 2002. P. 2740-2745.

114. Mao X., Zhang H., Wang Y. Flocking of quad-rotor UAVs with fuzzy control // ISA Trans. 2018. Vol. 74. P. 185-193.

115. Кулинич А.А. Модель командного поведения агентов (роботов): когнитивный подход // Управление большими системами. 2014. № 51. С. 174-196.

116. Ren W. Consensus strategies for cooperative control of vehicle formations // IET Control Theory Appl. 2007. Vol. 1, № 2. P. 505-512.

117. Ren W., Beard R.W., Atkins E.M. A survey of consensus problems in multi-agent coordination // Proc. IEEE Am. Control Conf. 2005. P. 1859-1864.

118. Yamaguchi H., Arai T., Beni G. A distributed control scheme for multiple robotic vehicles to make group formations // Rob. Auton. Syst. 2001. Vol. 36, № 4. P. 125147.

119. Мунасыпов Р.А., Муслимов Т.З. Групповое управление беспилотными летательными аппаратами на основе метода пространства относительных состояний // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. № 2. С. 120-125.

120. Kuriki Y., Namerikawa T. Formation control of UAVs with a fourth-order flight dynamics // SICE J. Control. Meas. Syst. Integr. 2014. Vol. 7, № 2. P. 74-81.

121. Thien R.T., Kim Y. Decentralized formation flight via PID and integral sliding mode control // Aerosp. Sci. Technol. 2018. Vol. 81. P. 322-332.

122. Kuriki Y., Namerikawa T. Consensus-based cooperative formation control with collision avoidance for a multi-UAV system // IEEE Am. Control Conf. 2014. P. 2077-2082.

123. Yan M. et al. Consensus-based three-dimensional multi-UAV formation control strategy with high precision // Front. Inf. Technol. Electron. Eng. 2017. Vol. 18, № 7. P. 968-977.

124. Zhao W., Li R., Zhang H. Finite-time distributed formation tracking control of multi-UAVs with a time-varying reference trajectory // IMA J. Math. Control Inf. 2017. Vol. 35, № 4. P. 1297-1318.

125. Проскурников А.В., Фрадков А.Л. Задачи и методы сетевого управления // Автоматика и телемеханика. 2016. № 10. С. 3-39.

126. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Сходимость и устойчивость в задачах согласования характеристик (обзор базовых результатов) // Управление большими системами. 2010. № 30.1. С. 470-505.

127. Tanner H.G., Jadbabaie A., Pappas G.J. Flocking in fixed and switching networks // IEEE Trans. Automat. Contr. 2007. Vol. 52, № 5. P. 863-868.

128. Ефремов А.Ю., Легович Ю.С. Стайное управление малыми беспилотными летательными аппаратами в среде с препятствиями // Проблемы управления. 2019. № 3. С. 72-80.

129. Yuasa H., Ito M. Coordination of many oscillators and generation of locomotory

patterns // Biol. Cybern. 1990. Vol. 63, № 3. P. 177-184.

130. Yamaguchi H., Arai T. Distributed and autonomous control method for generating shape of multiple mobile robot group // Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst. 1994. Vol. 2. P. 800-807.

131. Куржанский А.Б. О задаче группового управления в условиях препятствий // Тр. ИММ УрО РАН. 2014. Том 20, № 3. С. 166-179.

132. Ren W., Chen Y.Q. Leaderless formation control for multiple autonomous vehicles // AIAA Guid. Navig. Control Conf. Exhib. 2006. P. 6069.

133. Muslimov T.Z., Munasypov R.A. UAV Formation Flight Using Non-Uniform Vector Field and Fuzzy Self-Tuning PD-Control // 2018 Int. Russ. Autom. Conf. IEEE, 2018. P. 1-6.

134. Бородин В.Т., Рыльский Г.И. Управление полетом самолетов и вертолетов. Москва: Машиностроение, 1972. С. 136-142.

135. Sterling C.H. Military communications : from ancient times to the 21st century. ABC-CLIO, 2008. 565 p.

136. Kyton M., Fried W.R. Avionics Navigation Systems. Wiley-Interscience Publication, 1997.

137. Ranger J.F.O. Principles of JTIDS Relative Navigation // J. Navig. 1996. Vol. 49, № 1. P. 22-35.

138. Мелехов Я.А. Анализ и разработка алгоритмов совместной обработки информации в системах относительной навигации : диссертация. кандидата технических наук: 05.12.14. СПб: С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т, 2014.

139. Бортовая аппаратура ближней навигации, посадки, встречи и определения взаимных координат РСБН-85В [Electronic resource]. URL: www.vniira.ru/ru/products/813/832/1196 (accessed: 17.01.2020).

140. Зубов Н.П. Применение относительного режима работы спутникового радионавигационного комплекса для решения задач воздушной навигации // Новости навигации. 2006. № 2. С. 12-15.

141. Терентьев В.М. Задача управления полетом ДПЛА в групповых порядках и способы и средства ее решения // Авиакосмическое приборостроение. 2009.

№ 1. С. 10-26.

142. Merino L. et al. Single and Multi-UAV Relative Position Estimation Based on Natural Landmarks // Advances in Unmanned Aerial Vehicles. Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering / ed. Valavanis K.P. Springer, 2006. P. 267-307.

143. Справочник по теории автоматического управления / ред. Красовский А.А. Москва: Наука. Гл. ред. физ. -мат. лит., 1987. С. 477-478.

144. Pachter M., D'Azzo J.J., Buzogany L.E. Second-order system models of high-order plants // Int. J. Syst. Sci. 1994. Vol. 25, № 10. P. 1652-1662.

145. Ren W., Beard R.W. Trajectory Tracking for Unmanned Air Vehicles With Velocity and Heading Rate Constraints // IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2004. Vol. 12, № 5. P. 707-716.

146. Owen M., Beard R.W., McLain T.W. Implementing Dubins airplane paths on fixed-wing UAVs // Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Springer, 2015. P. 16771701.

147. Dubins L.E. On curves of minimal length with a constraint on average curvature, and with prescribed initial and terminal positions and tangents // Am. J. Math. 1957. Vol. 79. P. 497-516.

148. Chitsaz H., LaValle S.M. Time-optimal paths for a dubins airplane // IEEE Conf. Decis. Control. 2007. P. 2379-2384.

149. Ren W. Trajectory tracking control for a miniature fixed-wing unmanned air vehicle // Int. J. Syst. Sci. 2007. Vol. 38, № 4. P. 361-368.

150. Gazi V., Fidan B. Coordination and control of multi-agent dynamic systems: Models and approaches // Int. Work. Swarm Robot. 2006. P. 71-102.

151. Муслимов Т.З., Мунасыпов Р.А. Децентрализованное управление круговыми формациями беспилотных летательных аппаратов на основе метода векторного поля // Вестник УГАТУ. 2019. Том 23, № 3(85). С. 112-121.

152. Муслимов Т.З., Мунасыпов Р.А. Децентрализованное групповое нелинейное управление строем беспилотных летательных аппаратов самолетного типа // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Том 21, № 1. С. 43-50.

153. Muslimov T.Z., Munasypov R.A. Consensus-Based Cooperative Circular Formation Control Strategy for Multi-UAV System // International Russian Automation Conference (RusAutoCon). IEEE, 2019. P. 1-8.

154. Muslimov T.Z., Munasypov R.A. Adaptive decentralized flocking control of multi-UAV circular formations based on vector fields and backstepping // ISA Trans. Elsevier BV, 2020.

155. Мунасыпов Р.А., Муслимов Т.З., Хабибуллина Р.Р. Групповое управление автономными беспилотными аппаратами с использованием метода потенциального поля // Материалы Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых и аспирантов «Интеллектуальные системы, управление и мехатроника - 2016». Севастополь, 2016. С. 225-229.

156. Nelson D.R. et al. Vector field path following for miniature air vehicles // IEEE Trans. Robot. Vol. 23, № 3. P. 519-529.

157. Barkana I. The new theorem of stability - Direct extension of Lyapunov theorem // Math. Eng. Sci. Aerosp. 2015. Vol. 6, № 3. P. 519-550.

158. Barkana I. Can stability analysis be really simplified? (From Lyapunov to the new theorem of stability - Revisiting Lyapunov, Barbalat, LaSalle and all that) // Math. Eng. Sci. Aerosp. 2017. Vol. 8, № 2. P. 171-199.

159. Barkana I. Defending the beauty of the Invariance Principle // Int. J. Control. 2014. Vol. 87, № 1. P. 186-206.

160. Barkana I. Adaptive Control? But is so Simple! A Tribute to the Efficiency, Simplicity and Beauty of Adaptive Control // J. Intell. Robot. Syst. 2015. Vol. 83, № 1. P. 3-34.

161. Kaufman H., Barkana I., Sobel K. Basic Theory of Simple Adaptive Control // Direct Adaptive Control Algorithms. Second Edi. New York, NY: Springer Science+Business Media, 1998. P. 19-76.

162. Kanayama Y. et al. A stable tracking control method for an autonomous mobile robot // Proceedings IEEE International Conference on Robotics and Automation. 1990. P. 384-389.

163. Khalil H.K. Nonlinear Control. Boston: Pearson Education Limited, 2015. 223-229

p.

164. Buzogany L.E., Pachter M., D'Azzo J. Automated Control of Aircraft in Formation Flight // Guid. Navig. Control Conf. 1993. P. 1349-1370.

165. Ren W., Atkins E. Nonlinear Trajectory Tracking for Fixed Wing UAVs via Backstepping and Parameter Adaptation // AIAA Guid. Navig. Control Conf. 2005. P. 1-11.

166. Барбашин Е.А., Красовский Н.Н. Об устойчивости движения в целом // Докл. АН СССР. 1952. Том 86, № 3. С. 453-456.

167. Frew E.W., Lawrence D.A., Morris S. Coordinated standoff tracking of moving targets using Lyapunov guidance vector fields // J. Guid. Control. Dyn. 2008. Vol. 31, № 2. P. 290-306.

168. Kingston D., Beard R.W. UAV splay state configuration for moving targets in wind // Advances in Cooperative Control and Optimization. Berlin: Springer, 2007. P. 109-128.

169. Summers T.H., Akella M.R., Mears M.J. Coordinated standoff tracking of moving targets: Control laws and information architectures // J. Guid. Control. Dyn. 2009. Vol. 32, № 1. P. 56-69.

170. Beard R.W., Ferrin J., Humpherys J. Fixed wing UAV path following in wind with input constraints // IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2014. Vol. 22, № 6. P. 21032117.

171. Fari S. et al. Addressing Unmodelled Path-Following Dynamics via Adaptive Vector Field: a UAV Test Case // IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2019. P. 10.1109/TAES.2019.2925487.

172. Lungu M. Auto-landing of fixed wing unmanned aerial vehicles using the backstepping control // ISA Trans. 2019. Vol. 95. P. 194-210.

173. Demir B.E., Bayir R., Duran F. Real-time trajectory tracking of an unmanned aerial vehicle using a self-tuning fuzzy proportional integral derivative controller // Int. J. Micro Air Veh. 2016. Vol. 8, № 4. P. 252-268.

174. Margaliot M., Langholz G. New approaches to fuzzy modeling and control: design and analysis. Singapore, New Jersey, London, Hong Kong: World Scientific, 2000.

175. de Bruin A. Accurate Autonomous Landing of a Fixed-Wing Unmanned Aircraft under Crosswind Conditions. Stellenbosch University, 2017.

176. Боднер В.А., Козлов М.С. Стабилизация летательных аппаратов и автопилоты / ред. Боднер В.А. Москва: ГНТИ Оборонгиз, 1961. 508 с.

177. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В. Аэродинамика самолета: Динамика продольного и бокового движения. Москва: Машиностроение, 1979. 352 с.

178. Platanitis G., Shkarayev S. Integration of an autopilot for a micro air vehicle // Infotech@ Aerosp. 2005. P. 7066.

179. How J.P., Frazolli E., Chowdhary G. V. Linear Flight Control Techniques // Handbook of Unmanned Aerial Vehicle. Dordrecht; Heidelberg; New York; London: Springer, 2015. P. 529-576.

180. Slotine J.J.E., Li W. Applied Nonlinear Control. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, 1991.

181. Kownacki C., Ambroziak L. Adaptation Mechanism of Asymmetrical Potential Field Improving Precision of Position Tracking in the Case of Nonholonomic UAVs // Robotica. 2019. Vol. 37, № 10. P. 1823-1834.

182. Кочетков С.А., Уткин В.А. Инвариантность в системах с неидеальными релейными элементами // Управление большими системами. 2009. № 27. С. 117-168.

183. Sujit P.B., Saripalli S., Sousa J.B. An evaluation of UAV path following algorithms // IEEE Eur. Control Conf. 2013. P. 3332-3337.

184. Lavretsky E., Wise K. Robust and Adaptive Control: With Aerospace Applications. London; Heidelberg; New York; Dordrecht: Springer, 2013.

185. Oh H. et al. Decentralised standoff tracking of moving targets using adaptive sliding mode control for UAVs // J. Intell. Robot. Syst. 2014. Vol. 76, № 1. P. 169-183.

186. Vinh N.X. Optimal trajectories in atmospheric flight. Amsterdam; Oxford; New York: Elsevier, 1981.

187. Muslimov T., Munasypov R. Cooperative Guidance for Waypoint Following of Distributed Multi-UAV System // Interactive Collaborative Robotics. ICR 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12336. Springer, Cham, 2020. P. 234-242.

Приложение А. Акты о внедрении

Общество с ограниченном ответственностью «Интегральные диагностические системы и технологии»

453430, Республика Башкортостан, г Благовещенск, ул, Качкасва. л 37

ИНН 027417241 Я. КПП 027401001,ОТ РН 1130280004931 рЛ: 407028 ШШ340001786 в ФИЛИАЛЕ "НИЖЕГОРОДСКИЙ"

АС) "АЛЬФА-БАНК" к/с 301018102000000008-24. БИК 042202824

УТВЕРЖДАЮ

о внедрении результатов диссертационной работы Мусли мова Тагира Забиропича по теме: «Методы и алгоритмы группового управления беспилотными летательными аппаратами самолетного типа»

Мы, нижеподписавшиеся, настоящим актом подтверждаем, что следующие результаты диссертационной работы Муслимова Т.3.,а именно:

• метод управления строем/формацией автономных БИЛА самолетного типа на основе децентрализованной архитектуры консенсуса и неоднородного векторного поля;

» методы управления строем БИЛЛ в различных сценариях (сбор группы согласно Общему курсовому углу, сбор при ориентировании по прямолинейному пути и выход на круговой путь);

• алгоритмы формирования управляющих воздействий БШ1А, полученные посредством нелинейного синтеза («бэкстеппинга»);

• алгоритмы адаптивной самонастройки коэффициентов в режиме реального времени по эталонной модели на основе теории нечеткой логики, а также интегральной параметрической самонастройки для децентрализованной системы строя БПЛЛ,

приняты к внедрению в ООО «ИДС Технологии» и будут использованы при реализации программно-аппаратного комплекса системы группового управления БПЛА самолетного типа 105-5, выпускаемых на нашем предприятии и предназначенных для мониторинга терригориально-распределенных объектов.

Главный инженер ООО «ИДС Технологии»

И .Э. Купя

ЖтЕРЖДАЮ

;е|||Щук, профессор Еникеев Р.Д.

2020 г.

щшш проректор

г г г

В^1ЩГАТУ» по науке

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Муслимова Тагира Забировича по теме: «Методы и алгоритмы группового управления беспилотными летательными аппаратами самолетного типа», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук

Мы, нижеподписавшиеся, настоящим актом подтверждаем, что следующие результаты диссертационной работы Муслимова Т.З., а именно: ■ метод управления формацией автономных БПЛА самолетного типа на основе децентрализованной архитектуры консенсуса и неоднородного векторного поля;

" методы управления строем БПЛА в различных сценариях, а именно при сборе группы согласно общему курсовому углу, сборе при ориентировании по прямолинейному пути и при выходе на круговой путь;

я алгоритмы адаптивной самонастройки в режиме реального времени по эталонной модели на основе теории нечеткой логики, а также интегральной параметрической самонастройки для децентрализованной системы строя автономных БПЛА, используются при выполнении гранта РФФИ 18-08-01299 «Проектирование интеллектуальных многосвязных систем управления статически неустойчивыми автономными подвижными объектами на основе методов нелинейной динамики, машинного обучения и искусственных нейронных сетей» и в научно-исследовательской работе студентов и магистрантов кафедры «Автоматизация технологических процессов» по направлению «Мехатроника и робототехника».

Начальник УНИР УГАТУ к.т.н, доцент

к.т.н., доцент

Заместитель заведующего кафедрой «Автоматизация технологических проц ФГБОУ ВО «УГАТУ»,

Р.Р. Латыпов