Методы и алгоритмы управления и оценивания для посадки беспилотных летательных аппаратов на беспилотную машину тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Чжан Синькэ

• Чжан Синькэ
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Чжан Синькэ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. БЕСПИЛОТНЫЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ И БЕСПИЛОТНАЯ МАШИНА

1.1. Задача совместного функционирования беспилотного летательного аппарата и беспилотной машины

1.2. Обзор беспилотного летательного аппарата, которые могут применяться совместно с беспилотной машиной

1.3. Обзор беспилотных машин, которые могут совместно использоваться с беспилотным летательным аппаратом

1.4. Постановка задачи

Выводы по главе

ГЛАВА 2. ТЕХНОЛОГИИ РЕАЛИЗАЦИИ ПОСАДКИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

2.1. Способ реализации процесса сближения беспилотного летательного аппарата при посадке на движущуюся беспилотную машину

2.2. Посадка беспилотного летательного аппарата по навигационным определениям

2.3. Инерциальная навигационная система

2.4. Спутниковая навигационная система

2.5. Система сверхширокополосного ориентирования

Выводы по главе

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ПОСАДКИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

3.1. Разработка алгоритма адаптивного фильтра

3.2. Разработка алгоритма фильтрации на основе федеративной структуры

3.3. Алгоритм фильтра на основе модуля выбора

3.4. Адаптивный навигационный комплекс беспилотного летательного аппарата с коррекцией от радиомаяков ближнего действия

3.5. Система посадки беспилотного летательного аппарата на подвижное

основание с использованием радиомаяков ближнего действия

Выводы по главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1 Параметры математического моделирования

4.2 Результаты математического моделирования

Выводы по Главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АО алгоритм оценивания

АПМ алгоритм построения модели

АФК адаптивный фильтр Калмана

БКС Блок комплексирования и сравнения

БЛА беспилотный летательный аппарат

БМ беспилотная машина

БО Блок оценивания

ГНСС Глобальная навигационная спутниковая система

ГСП гиростабилизированная платформа

ДССН дифференциальная система спутниковой навигации

ИНС инерциальная навигационная система

ЛА летательный аппарат

МГУА метод группового учета аргументов

НК навигационный комплекс

НС навигационная система

СШП сверхширокая полоса

ФФК федеральный фильтр калмана

AOA Angle of Arrival

RSS Received Signal Strength

TOA Time of Arrival

TDOA Time Difference of Arrival

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы управления и оценивания для посадки беспилотных летательных аппаратов на беспилотную машину»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В последние годы, с развитием интеллектуальных беспилотных систем, беспилотные летательные аппараты и беспилотные транспортные средства привлекают все больше внимания и широко используются во многих областях, таких как аэрофотосъемка, помощь при стихийных бедствиях и экспресс-логистика. В традиционных приложениях беспилотные летательные аппараты имеют широкое поле зрения и могут выполнять надзорные и инспекционные задачи в широком диапазоне, а также своевременно обнаруживать различные чрезвычайные ситуации и катастрофы. Однако БЛА имеют короткое время полета и низкую грузоподъемность. Беспилотные транспортные средства, с другой стороны, имеют большие нагрузки и большую выносливость, но ограничены плохой проходимостью местности и ограниченной дальностью обзора. Поэтому скоординированная групповая работа БЛА и беспилотных аппаратов может учиться на сильных сторонах друг друга и дополнять их слабые стороны, чтобы обеспечить гарантии выполнения задач. По сравнению с традиционным применением только БЛА или беспилотных транспортных средств, комбинация БЛА и беспилотных транспортных средств может расширить рабочий диапазон беспилотных систем и лучше адаптироваться к различным рабочим средам.

Разница между БЛА на базе транспортных средств и традиционными летательными аппаратами заключается в меньшем количестве устанавливаемых на транспортных средствах платформ и сложном процессе взлета и посадки. Эти характеристики определяют дополнительные требования к БЛА и БМ в

комплексном системном оборудовании. Для обеспечения эффективного управления летательным аппаратом в полете, особенно при посадке БЛА на платформу корабля, необходимо обеспечить достоверность навигационно-управляющей информации БЛА. Информацию системы обеспечивают инерциальная навигационная система, спутниковая навигационная система, система ближней радиосвязи и система обзора. Информация ИНС представляет собой автономную навигационную систему, которая не опирается на внешнюю информацию, но ее ошибки со временем будут накапливаться и в итоге достигнут недопустимого уровня. Системная ошибка GPS не накапливается со временем, но шумоподавляющие характеристики плохие, а сигнал легко теряется из-за помех.

На посадочном этапе БЛА затрудняется навигация и управление самолетом из-за ограничения площади посадочной площадки и движения посадочной площадки. Этот этап включает идентификацию и отслеживание беспилотных платформ, а также навигацию и управление беспилотными летательными аппаратами. Это выдвигает более высокие требования к интегрированной системе навигации и управления.

В данной работе для обеспечения точной посадки БЛА на беспилотный аппарат система навигации и управления летательным аппаратом выполнена в виде навигационного комплекса (НК). Алгоритм оценки используется в интегрированной навигационной системе для повышения точности позиционирования системы.

В настоящее время исследования по посадке БЛА на базе транспортных

средств в основном ведутся в России, Китае, Европе и США. К организациям, проводящим исследования в этом направлении, в основном относятся Бауманский государственный технический университет в Москве, Московский авиационный институт, Пекинский технологический институт, Китай, Исследовательская группа робототехники и восприятия Цюрихского университета в Швейцарии, Школа электротехники Чешского технического университета, и Planck Aviation (США).

Цели и задачи - разработка и исследование алгоритмов обработки информации при реализации процесса посадки БЛА на движущуюся БМ.

Для достижения поставленной цели в работе были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Проанализировать и сравнить существующие способы посадки БЛА на БМ и принципы работы навигационных систем.

2. Построить методы относительной навигации БЛА и БМ.

3. Разработать функциональную схему НК БЛА

4. Разработать алгоритмы фильтрации для решения задачи относительной навигации БЛА и БМ.

5. Провести компьютерное моделирование оценки движения БЛА относительно БМ, алгоритмов обработки информации НК БЛА и провести экспериментальную проверку результатов моделирования.

Методология и методы исследования. При решении задач диссертационного исследования использовались методы теории автоматического управления, системного анализа, теории оценивания и математического

моделирования.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработана система посадки БЛА на подвижное основание с использованием радиомаяков.

2. Разработана функциональная схема навигационного комплекса БЛА с коррекцией от радиомаяков ближнего радиуса действия.

3. Разработан алгоритм коррекции НК на основе адаптивного фильтра Калмана, с фактором забывания и распределенной структурой.

4. Предложен алгоритм коррекции НК с интеллектуальной компонентой в составе ИНС/ГНСС/СШП на основе федеративного фильтра Калмана.

5. Предложен алгоритм спуска БЛА, основанный на взвешенном методе наименьших квадратов. Предлагаемый способ обеспечивает выполнение задачи посадки БЛА на подвижную платформу.

Практическая значимость диссертации:

Разработанная функциональная схема НК позволяет реализовать процесс посадки БЛА на движущуюся БМ на основе сигналов от различных систем и датчиков, с учетом разных требований, определяемых условиями функционирования БЛА и БМ. Разработанные алгоритмы коррекции НК обеспечивают работоспособность и высокую точность навигации БЛА при выполнении посадки.

Результаты диссертационного исследования использованы в учебном процессе кафедры систем автоматического управления МГТУ им. Н.Э. Баумана и при реализации технического проекта в университете Хэбэй (Баодин, КНР)

На защиту выносятся следующие положения диссертации:

1. Система посадки БЛА на подвижное основание с использованием радиомаяков.

2. Функциональная схема НК БЛА с коррекцией от радиомаяков ближнего радиуса действия.

3. Алгоритм коррекции НК на основе адаптивного фильтра Калмана, с фактором забывания и распределенной структурой.

4. Алгоритм коррекции НК с интеллектуальной компонентой в составе ИНС/ГНСС/СШП на основе федеративного фильтра Калмана.

5. Алгоритм спуска БЛА на подвижную БМ, основанный на взвешенном методе наименьших квадратов.

Апробация работы. Диссертационная работа в целом и основные результаты работы обсуждались и докладывались на следующих конференциях и научных семинарах: Двенадцатая всероссийская конференция молодых ученых и специалистов "будущее машиностроения России" (Москва, 2019); XXVII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам (Санкт-Петербург, 2020); Международная научно-техническая конференция "Автоматизация"(Сочи, 2022); ХЬУ1 Академические Чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С. П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых - пионеров освоения космического пространства (Москва, 2022).

Публикация. Результаты диссертационной работы отражены в 12 научных

статьях, в том числе - 7 публикации в изданиях из перечня ВАК РФ, 2 статьи из перечня международных научных изданий, включенных в базу данных IEEE или Scopus.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, заключения и списка литературы. Материалы диссертации изложены на 137 печатных страницах, включая 52 рисунка, 5 таблиц. Список литературы содержит 85 наименований.

В первой главе рассмотрено сложности совместной работы БЛА и БМ, сообщается, что БЛА и БМ могут использоваться в комбинации, описывается история развития, базовая структура и принцип работы различных типов БЛА, а также проводится сравнение различных типов БЛА. представлены недостатки различных типов беспилотных летательных аппаратов, а также представлены основные устройство и функции посадочной платформы БМ. Уточнены цель и задачи диссертационной работы.

Во второй главе определены различные системы координат в процессе приземления БЛА, а также представлены принцип работы ИНС, принцип позиционирования спутниковой навигационной системы и принцип позиционирования сверхширокополосной системы. Приведен принцип работы системы, используемой в процессе посадки беспилотного летательного аппарата. Анализируется метод относительного инерциального позиционирования на основе инерциальной навигационной системы.

В третьей главе представлены алгоритм адаптивного фильтра Калмана, основанный на факторе забывания, и объединенный фильтр Калмана,

основанный на распределенной структуре. Приведен алгоритм интегрированной навигационной системы ИНС/ГНСС/СШП на основе федеративного фильтра Калмана. На основе метода выбора разработан интеллектуальный измерительный комплекс для коррекции ошибок при приземлении беспилотного летательного аппарата.

В четвертой главе представлены моделирования и натурные эксперименты для проверки правильности и работоспособности предложенных алгоритма и метода. В итоге получены результаты моделирований.

В заключении представлены основные полученные результаты, а также формируются возможные дальнейшие направления развития.

ГЛАВА 1. БЕСПИЛОТНЫЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ И БЕСПИЛОТНАЯ МАШИНА

1.1. Задача совместного функционирования беспилотного летательного аппарата и беспилотной машины.

В последние годы, с развитием беспилотных систем, БЛА и БМ привлекают все больше внимания в области исследований. С развитием компьютеров, управляющей связи и других связанных с ними технологий, а также активной разработки новых материалов и технологии MEMS, БЛА получили дальнейшее развитие в области метеорологического обнаружения, съемки и картографирования, а также поиска и спасения персонала. Целевое отслеживание, сельскохозяйственное орошение и другие направления.

Беспилотные наземные транспортные средства (различные БМ) являются важным инструментом для проведения спасательных операций в определенных сценариях. Эффективность БЛА проявляется в некоторых сложных условиях, таких как обнаружение стихийных бедствий, суровые условия и другие рабочие сценарии, использование беспилотных транспортных средств для проведения спасательных работ может значительно снизить количество жертв.

По сравнению с автомобилями БЛА имеют два очевидных преимущества: во-первых, они обладают преимуществами, определяемыми высотой полета и большего диапазона обзора, что позволяет использовать БЛА в широком спектре поисково-спасательных работ; во-вторых, БЛА могут быстро реализовать позиционирование наземных целей. По сравнению с БЛА БМ

также имеют два основных преимущества: во-первых, беспилотные транспортные средства имеют большую грузоподъемность и длительность функционирования, а во-вторых, они не могут обеспечить точное позиционирование наземных целей.

В реальной сложной среде отдельный робот не может хорошо выполнять задачу из-за ограничений режима работы, рабочего пространства, переносных датчиков и других факторов, поэтому скоординированная работа БЛА и БМ может осуществляться с поддержкой друг друга и повышать гарантию на выполнение задания. По сравнению с традиционным применением только БЛА или БМ, комбинация БЛА и БМ может расширить рабочий диапазон беспилотных систем и лучше адаптироваться к различным рабочим средам.

Совместная работа БЛА и БМ представляет собой очень сложную исследовательскую задачу, которая включает в себя множество аспектов, таких как идентификация и отслеживание, навигация и позиционирование, управление движением и ориентация, объединение информации различных датчиков [39,40,41,42,45]. В ряду исследовательских задач исследование автономной посадки БЛА является одной из ключевых задач.

Автономная посадка относится к процессу посадки, при котором БЛА опирается только на собственное бортовое оборудование, в основном или не полагаясь на помощь наземного оборудования [21,22,24,27], и может выполнять процесс посадки в условиях плохой видимости или плохих погодных условий.

В области военной авиации все больше внимания привлекают новые БЛА с возможностью автономной посадки, поскольку БЛА с возможностью

автономной посадки лучше адаптируются к суровым боевым условиям, чем обычные БЛА. Технология автономной посадки позволяет БЛА снизить требования к наземному вспомогательному оборудованию, особенно в боевых условиях, что может лучше отражать важное значение технологии автономной посадки.

В сфере гражданской авиации большое внимание также привлекла технология автономной посадки БЛА. Особенно для БЛА, установленных на транспортных средствах, автономная посадка является незаменимым техническим преимуществом. Однако автономная посадка БЛА на БМ сопряжена с рядом трудностей, обусловленных малой площадью посадочной платформ БМ, движением БМ и др.

Технология автономной посадки будет играть важную роль в достижении эффективного повторного использования БЛА.

В настоящее время существует в основном три типа совместных рабочих структур БЛА и БМ: централизованная структура, децентрализованная структура и гибридная структура.

Рис. 1. 1 Совместная работа БЛА и БМ

1) Централизованная структура: в централизованной структуре между БЛА и БМ находится «ведущее» тело, которое может быть и БЛА или БМ. В процессе работы этому субъекту передается вся сенсорная информация беспилотной системы, после централизованной обработки информации субъект распределяет очередную управляющую информацию БЛА и беспилотного аппарата соответственно. Преимущество этой структуры заключается в том, что совместная эффективность между БЛА и беспилотным транспортным средством высока, и взаимное сотрудничество может быть лучше реализовано. Недостатком является то, что он предъявляет высокие требования к вычислительной мощности основного корпуса, а в процессе обработки информации необходимо потреблять большое количество вычислительных ресурсов основного корпуса.

2) Децентрализованная структура: в децентрализованной структуре беспилотные летательные аппараты и беспилотные транспортные средства имеют равный статус, каждый из них имеет высокую автономность и может осуществлять собственное управление движением. В процессе работы БЛА и беспилотный аппарат обмениваются информацией и координируют друг с другом по каналу связи. Преимуществами этой структуры являются высокая степень свободы и высокая отказоустойчивость между БЛА и беспилотным аппаратом. Однако, поскольку совместную роль БЛА и БМ необходимо реализовать через каналы связи, требования к возможностям связи высоки, координация между БЛА и БМ плохая, а эффективность совместной работы

низкая.

3) Гибридная структура: Гибридная структура представляет собой структуру, которая сочетает в себе централизованную структуру и децентрализованную структуру. В гибридной структуре БЛА и БМ имеют автономию и могут выполнять задачи независимо друг от друга. В то же время БЛА и БМ осуществляют обмен информацией через систему связи, координируют друг с другом и совместно выполняют поставленную задачу. Преимущество этой структуры заключается в том, что она не только требует меньше вычислительных ресурсов для каждого человека, но и может улучшить координацию между БЛА и БМ для выполнения более сложных задач.

В данной работе мы рассматриваем гибридную структуру как системную структуру для совместной работы БЛА и БМ.

1.2. Обзор беспилотного летательного аппарата, которые могут применяться совместно с беспилотной машиной.

Беспилотный летательный аппарат — это беспилотный летательный аппарат с энергетическим приводом, который можно использовать многократно. Беспилотные летательные аппараты могут выполнять сложные воздушные задачи и выполнять различные задачи с полезной нагрузкой в беспилотных условиях.

Как самый ранний из разработанных беспилотных летательных аппаратов, самый ранний беспилотный летательный аппарат с неподвижным крылом появился в 1914 году. Он был разработан Королевским институтом

аэронавигационных исследований Соединенного Королевства и в основном использовался в качестве БЛА-мишени. Беспилотные летательные аппараты впервые были использованы в боевых задачах в качестве боевого оружия во время Второй мировой войны, как ударные БЛА-бомбардировщики. После окончания Второй мировой войны, с началом холодной войны и необходимостью многих локальных войн, БЛА продолжали играть важную роль в области беспилотников-мишеней и самолетов-разведчиков. Наиболее известными из них являются беспилотный самолет-разведчик 147BQM-34 или «Firefly» и серия беспилотников-мишеней «Firebee» производства компании Tridyne Ryan Aircraft Company из США; малые тактические БЛА CT-10, CT-20 и R20. из Франции человек-машина и т.д.

Классификация БЛА с неподвижным крылом может быть разделена на разные типы по разным критериям.

1) По типу платформы беспилотные летательные аппараты можно в основном разделить на три категории: беспилотные летательные аппараты с неподвижным крылом, беспилотные вертолеты и многороторные беспилотные летательные аппараты. Беспилотный летательный аппарат с неподвижным крылом в настоящее время является основным типом военного применения, и его самой большой особенностью является высокая скорость полета. Беспилотные вертолеты являются наиболее универсальными беспилотными летательными аппаратами, которые могут выполнять вертикальный взлет и зависание на месте. Мультироторный БЛА является наиболее распространенным летательным аппаратом в гражданской сфере. Его гибкость

находится между вертолетами с неподвижным крылом и беспилотными вертолетами, но он прост в эксплуатации и имеет низкую стоимость. Поэтому мультироторный БЛА является наиболее востребованным беспилотным летательным аппаратом. тип аппарата.

2) По величине веса и размера БЛА можно разделить на миниатюрный БЛА, малые БЛА, средние БЛА и большие БЛА. В таблице 1[63,64].

Таблица 1.

Типа БЛА Вес

Миниатюрный БЛА <1кг

Малые БЛА 1-200кг

Средние БЛА 200-500кг

Большие БЛА 500-800кг

3) По высоте потолка его можно разделить на: сверхнизковысотный БЛА, маловысотный БЛА, средневысотный БЛА, высотный БЛА и сверхвысотный БЛА. В таблице 2[63,64].

Таблица 2.

Типа БЛА Высота потолка

Сверхнизковысотный БЛА 0-100 м

Маловысотный БЛА 100-1000 м

Средневысотный БЛА 1000-7000 м

Высотный БЛА 7000-20000 м

Сверхвысотный БЛА

>20000 м

4) По дальности действия (или радиусу действия) его можно разделить на: сверхмалой дальности, малой дальности, короткой дальности, средней дальности и большой дальности. В таблице 3[64,77].

Таблица 3.

Типа БЛА Высота потолка

Сверхмалой дальности БЛА 5-15 км

ближнегодальности БЛА 15-50 км

Короткой дальности БЛА 50-200 км

Средней дальности БЛА 200-800 км

Дальннего дальности БЛА >800 км

1.2.1 Беспилотный летательный аппарат с неподвижным крылом Беспилотный летательный аппарат с неподвижным крылом — это беспилотные летательные аппараты тяжелее воздуха, которые летают в атмосфере. Он создает прямую тягу или тягу силовой установкой, а подъемная сила создается неподвижными крыльями фюзеляжа.

Характеристики беспилотных летательных аппаратов с неподвижным крылом - большая нагрузка, большая продолжительность полета, большая дальность полета, высокая скорость полета и большая высота полета, но взлет и посадка ограничены площадкой и не могут зависать.

Рис.1.2 Беспилотный летательный аппарат с неподвижным крылом

БЛА с неподвижным крылом обычно состоит из пяти частей: крыла, фюзеляжа, хвостового оперения, шасси и силовой установки.

(1) Основная функция крыла — создавать подъемную силу для поддержки полета самолета в воздухе, а также играть определенную роль в стабильности и эксплуатации. На крыльях, как правило, установлены элероны и закрылки, работа которых может привести к крену самолета, а опускание закрылков может увеличить подъемную силу. Двигатели, шасси и топливные баки также могут быть установлены на крыльях. Самолеты разного назначения имеют разные формы и размеры крыльев.

(2) Основная функция фюзеляжа - загрузка пассажиров, пассажиров, оружия, груза и различного оборудования, а также соединение других частей самолета, таких как крылья, хвосты и двигатели, в единое целое.

(3) Хвост включает горизонтальное оперение и вертикальное оперение. Горизонтальный стабилизатор состоит из фиксированного горизонтального стабилизатора и подвижного руля высоты, но есть некоторые высокоскоростные самолеты, которые объединяют горизонтальный

стабилизатор и руль высоты в полноповоротный горизонтальный стабилизатор. Вертикальный стабилизатор включает неподвижный вертикальный стабилизатор и подвижный руль направления. Роль хвоста заключается в управлении тангажем и рысканием самолета, чтобы обеспечить плавный полет самолета.

(4) Шасси в основном состоит из стоек, амортизаторов, колес и выдвижных механизмов и т. д. Основная функция заключается в поддержке взлета, посадки, руления и парковки БЛА.

(5) Силовая установка включает в себя два вида масляной и электрической силовой установки, масляная силовая установка в основном состоит из гребных винтов, двигателей, рулевых механизмов и вспомогательных систем и т. д., а электрическая силовая установка в основном состоит из аккумуляторов, ESC, двигатели и пропеллеры. Основная функция силового агрегата — создавать тяговое усилие (пропеллерный тип) или тягу (реактивный тип), чтобы БЛА мог двигаться относительно воздуха.

В дополнение к этим пяти частям БЛА с неподвижным крылом также оснащен различными приборами, оборудованием связи, пилотным оборудованием, оборудованием для обеспечения безопасности и другим оборудованием в соответствии с потребностями эксплуатации самолета и выполнения миссии.

Малые и средние самолеты с неподвижным крылом обычно вращают пропеллер в передней или задней части фюзеляжа и толкают воздух в направлении, противоположном полету, с определенной скоростью, чтобы

обеспечить поступательную мощность самолета с неподвижным крылом. БЛА с неподвижным крылом обеспечивает момент крена, момент тангажа и момент рыскания, необходимые для корректировки ориентации БЛА, за счет установки серводвигателей на элеронах, рулях высоты и рулях направления.

Конструктивно небольшой БЛА с неподвижным крылом будет оснащен одним или несколькими бесколлекторными двигателями, соединенными с винтами фиксированного шага для обеспечения мощности, необходимой для полета, и будет управлять элеронами, рулями высоты и рулями направления через несколько рулевых сервоприводов для обеспечения крутящего момента.

Когда БЛА с неподвижным крылом летит с определенной скоростью в воздухе, движение крыла относительно воздуха можно рассматривать как крыло не движется, а воздух обтекает крыло с определенной скоростью. Согласно принципу гидромеханики, атмосферное давление при медленном течении больше, а атмосферное давление при быстром течении меньше, поэтому аэродинамический профиль

Давление на нижнюю поверхность больше, чем давление на верхнюю поверхность, и разница давлений между ними формирует подъемную силу БЛА с неподвижным крылом. Анализ силы показан на Рис.1.3.

Подъемная сила (Ь)

На Рис.1.4 показана упрощенная диаграмма силового анализа во время

полета.

Рис.1.4 Силовой анализ БЛА с неподвижным крылом во время полета БЛА с неподвижным крылом подходят для дальних, скоростных и высотных полетов, но взлет и посадка БЛА с неподвижным крылом требуют определенных условий на площадке. Что касается метода взлета, то большие БЛА с неподвижным крылом обычно используют метод взлета обычных самолетов. Однако из-за ограниченных размеров и грузоподъемности

фюзеляжа малые и средние БЛА с неподвижным крылом, как правило, не

1. Взлет и посадка на ВПП Как показано на Рис.1.5.

2. Взлет и посадка со стартовой площадки

Взлет со стартовой площадки БЛА с неподвижным крылом показана на Рис. 1.6.

Рис.1.6 Взлет со стартовой площадки БЛА с неподвижным крылом БЛА с неподвижным крылом обладают естественной способностью

планировать при отсутствии электропитания, более «терпимы» к вождению и техническим ошибкам, могут нести более тяжелые грузы и летать на большие расстояния при низкой мощности. Но для полетных задач, требующих точного висения, БЛА с неподвижным крылом не подходит, поскольку он не может зависать в фиксированной точке, а может только облетать определенную точку.

1.2.2 беспилотный вертолет

Беспилотный вертолет — это беспилотный летательный аппарат, в котором в качестве основного источника подъемной силы используется ротор с механическим приводом. Он может взлетать и приземляться вертикально в воздухе.

С тех пор, как в 1941 году Лгор Сикорский построил первый вертолет, были опробованы различные типы беспилотных вертолетов. В 1974 году Каван ввел концепцию Белла и Хиллера в конструкцию несущего винта, то есть добавил стабилизатор поперечной устойчивости, а в 1978 году добавил устройство обратной связи по углу рыскания. В 1980-е годы, с развитием микроэлектромеханических систем, получили развитие малые беспилотные вертолеты. Широкое применение этих технологий значительно сократило блок обработки данных, навигации. Размеры и масса датчиков и устройств связи позволили создать легкие и мощные комплексы авионики, а в конечном счете и современный малый беспилотный вертолет. В настоящее время известные беспилотные вертолеты включают: беспилотный вертолет MIT X-Cell 60, небольшой беспилотный вертолет Camcopter, разработанный и разработанный в Австрии, беспилотный вертолет Yamaha RMAX из Японии.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чжан Синькэ, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Агеева Е.Г., Евсеев О.В. Перспективы применения БЛА как средства доставки грузов // Современные проблемы управления внешнеэкономической деятельностью: Материалы Международной научной конференции, Москва, 26 апреля 2018 года. Москва: Всероссийская академия внешней торговли Министерства экономического развития Российской Федерации, 2018. С. 161167.

2. Д. Н. Степанов, И. П. Тищенко. Задача моделирования полета беспилотного летательного аппарата на основе системы технического зрения // Программные системы: теория и приложения: электрон. научн. журн. 2011. № 4(8), С. 33-43.

3. Джанджгава Г.И., Бабиченко А.В., Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Разработка алгоритма построения моделей для коррекции навигационных систем в автономном режиме. Авиакосмическое приборостроение. 2015. № 8. с. 30-38.

4. Джанджгава Г.И., Голиков В.П., Шкред В.К. Алгоритмы обработки информации серийных самолетных платформенных инерциальных навигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2008. № 11. С. 411.

5. Ефимов В.В., Ефимова М.Г. Основы авиации. Часть I. Основы аэродинамики и динамики полета летательных аппаратов: Учебное пособие. - М.: МГТУ ГА, 2012. - 64 с.

6. Жаков А.М. Управление баллистическими ракетами и космическими объектами. -М.: Военное издательство министерства обороны СССР, 1974. 264 с.

7. Жуйян Ч., Неусыпин К.А., Цзинчжун Ч. Разработка алгоритмического обеспечения обнаружения авианосца с использованием техники машинного зрения для автоматической посадки БЛА // Автоматизация. Современные технологии. 2022. Т. 76. № 12. С. 545-550.

8. Завьялов Р.А., Белов В.А., Масленников А.Л. Комплексирование навигационной информации от ГНСС по нескольким информационным каналам с прогнозом траектории движения объекта // Проблемы эксплуатации авиационной техники в современных условиях: Сборник научных статей Всероссийской научно-практической конференции, Люберцы, ЦНИИ ВВС Минобороны России, октябрь 2021, 311 с.

9. Иванников К.В., Гаврилов А.В., Боев А.С., Шошин И.С. Способ посадки беспилотного летательного аппарата вертолетного типа с использованием инфракрасной камеры. Вестник Концерна ВКО «Алмаз - Антей». 2016;(3): С.67-73.

10. Красовский А.А., Белоглазов И.Н., Чигин Г.П. Теория корреляционно-экстремальных систем. М., Наука, Глав.ред. физ.-мат.лит. 1979. С.447.

11. Ким Д.П. Методы поиска и преследования подвижных объектов. -М.: Наука, 1989. 336 с.

12. Кринецкий Е.И. Системы самонаведения. -М.: Машиностроение, 1970. 236 с.

13. Костин А.С., Румянцев М.Е. Модели и методы автономной навигации и посадки на движущуюся платформу беспилотной авиационной системы мультироторного типа // Системный анализ и логистика. 2022. № 2(32). С. 6672.

14. Куприянов А.О., Масленников А.Л., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Исследование алгоритмов обработки навигационной информации при пропадании сигналов ГЛОНАСС в измерительном комплексе беспилотного летательного аппарата // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2021, №6, С. 1-9.

15. Клычников В.В., Селезнева М.С., Неусыпин К.А., Пролетарский А.В. Использование федерального фильтра Калмана для коррекции навигационных систем летательных аппаратов // Автоматизация. Современные технологии. 2018. Вып. 9. С. 428-432.

16. Кыонг Буй Ван, Неусыпин К.А. Алгоритмический способ повышения

точности навигационных систем // Автоматизация и Современные технологии.

2005. № 7. С. 11-14.

17. Крутько П.Д. Обратные задачи динамики в теории автоматического управления. Цикл лекций: Учеб. пособие для вузов. - М: Машиностроение, 2004. 576 с.

18. Локк А.С. Управление снарядами. -М.: Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1957. 780 с.

19. Лукьянов В.В. Бесплатформенные инерциальные навигационные системы на базе MEMS - чувствительных элементов // Нано и микросистемная техника.

2006. № 12. С. 60-64.

20. Лян Ц, Чжан С. Нелинейная математическая модель погрешностей БИНС // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 6. С. 8-14.

21. Масленников А.Л., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Алгоритмы формирования моделей погрешностей спутниковых навигационных систем и коррекции навигационных комплексов летательных аппаратов // Автоматизация. Современные технологии. 2022. Т. 76. № 3. С. 120-126.

22. Матвеев В.В. Инерциальные навигационные системы: Учеб пособие. Тула: ТулГУ, 2012. 199 с.

23. Неусыпин А.К. Гироскопические приводы. - М.: Машиностроение, 1978. 192 с.

24. Нго К.Т., Соленая О.Я., Ронжин А.Л. Анализ подвижных роботизированных платформ для обслуживания аккумуляторов беспилотных летательных // Труды МАИ. 2017. № 95. С. 11.

25. Нго К.Т., Нгуен В.В., Ронжин А.Л. Моделирование основных этапов обслуживания беспилотных летальных аппаратов на наземной сервисной платформе // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2019. Т. 28. № 3. С. 47-57.

26. Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Власов С.В. Алгоритмические способы повышения точности автономных навигационных систем // ТРУДЫ ФГУП «НПЦАП». СИСТЕМЫ И ПРИБОРЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2010. № 3. С. 68-74.

27. Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Власов С.В. Метод повышения точности автономных навигационных систем // Автоматизация и современные технологии. 2011. № 2. С. 14-18.

28. Неусыпин К.А., Шелухина Н.А. Коррекция навигационной информации посредством нелинейного фильтра Калмана // Автоматизация и Современные технологии. 2000. № 4. С. 21-24.

29. Неусыпин К.А., Чан Нгок Хыонг. Исследование алгоритмического метода коррекции автономных навигационных систем // Автоматизация. Современные технологии. 2016. № 1. С 29 - 33.

30. Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Цибизова Т.Ю. Системы управления летательными аппаратами и алгоритмы обработки информации. М.: Изд-во МГОУ, 2006. 219 с.

31. Неусыпин К.А. Современные системы и методы наведения, навигации и управления летательного аппаратами. М.: Изд-во МГОУ, 2009. 500 с.

32. Прядкин В.И., Артемов А.В., Колядин П.А., Воробьев Ю.Д. Мобильный комплекс для управления группой беспилотных летательных аппаратов // Методологические аспекты развития метеорологии специального назначения, экологии и систем аэрокосмического мониторинга : сборник научных статей по материалам V Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 1920 марта 2019 года. - Воронеж: ФГКВОУ ВО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации, 2019. С. 191-197.

33. Пролетарский А.В., Чжан Л., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Способы использования критерия степени наблюдаемости переменных Бсостояния в федеративном фильтре Калмана // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2018. Вып. 8. С. 9-18.

34. Пролетарский А.В., Неусыпин К.А., Кэ Фан, Ким Чжэсу. Методы коррекции навигационных систем беспилотных летательных аппаратов // Автоматизация и современные технологии. 2013. №. 2. С. 30-34.

35. Пупков К.А., Неусыпин К.А. Вопросы теории и реализации систем управления и навигации. М.: Биоинформ, 1997. 368 с.

36. Пат. 2263280 Российская Федерация, МПК G01C 23/00. Комплексная информационная система / Бабиченко А.В. [и др.]; заявл. 23.03.2004; опубл. 27.10.2005, Бюл. № 30.

37. Пролетарский А.В., Неусыпин К.А., Шэнь Кай. Алгоритмические способы коррекции автономных инерциальных навигационных систем // Материалы Конференции «Управление в морских и аэрокосмических системах». Санкт-Петербург. 2014. С. 637-641.

38. Пупков К.А., Неусыпин К.А. Вопросы теории и реализации систем управления и навигации. М.: Биоинформ, 1997. 368 с.

39. Посадка беспилотных летательных аппаратов на суда: проблемы и решения/Под общей редакцией доктора технических наук, профессора С.Н. Шарова. - СПб: Судостроение, 2014. 192 с.

40. Романов Д. Е. Нейронные сети обратного распространения ошибки // Инженерный вестник дона. 2009. Т. 9. №. 3. С. 19-24.

41. Смехунов Е.А., Гостев А.С. Применение аэротехнологий в сельском // Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения: Сборник статей 11-й международной научно-практической конференции в рамках 21-й международной агропромышленной выставки "Интерагромаш -2018", Ростов-на-Дону, 28 февраля 2018 года. - Ростов-на-Дону: Общество с ограниченной ответственностью "ДГТУ-ПРИНТ", 2018. С. 156-159.

42. Савельев А.И., Лебедева В.В., Лебедев И.В., Камынин К.В., Кузнецов Л.Д., Ронжин А.Л. Управление группой БЛА при отработке кризисных полетных ситуаций в решении транспортных задач // Известия ЮФУ Технические науки. 2022. № 1(225). С. 110-120.

43. Селезнева М.С., Неусыпин К.А., Фам С.Ч. Способ комплексирования измерительных систем космического беспилотного летательного аппарата // XXVIII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам: сборник материалов, Санкт-

Петербург, 31 мая - 02 2021 года. - Санкт-Петербург: "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор", 2021. С. 144-146.

44. Селезнева М.С. Селективный измерительный комплекс для летательного аппарата // Наука сегодня: проблемы и пути решения. Материалы международной научно-практической конференции в 2 частях. 2016. №6. С.66-67.

45. Савиных Н. В., светкин А. В. Обучение методами нейронных сетей: алгоритм обратного распространения // информационные системы и технологии. 2006. № 1-4. С 193 - 197.

46. Ху Ц., Селезнева М.С., Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Формирование алгоритмов коррекции навигационного комплекса малого беспилотного летательного аппарата // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2020. № 3. С. 1-8.

47. Туманов А.В., Зуев А.Г., Суханов Э.Д. Методы телеуправления и самонаведения в системах управления крылатыми ракетами. Учебное пособие. - М.: Изд. МГТУ, 2008. 122 с.

48. Цыганкова И.С., Масленников А.Л. Комплексирование навигационной информации ГНСС по нескольким информационным источникам // Journal of Advanced Research in Technical Science, 2020, вып. 19, С. 66-70.

49. Чжан Л., Селезнева М.С., Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Интеллектуальный селективный навигационный комплекс с критерием оценки качества информации // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2021. № 6. С. 37-47.

50. Чжан С., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Цзыжуй В. Исследования коррекции интегрированной навигационной системы при отсутствии спутникового сигнала //Автоматизация. Современные технологии. 2021 Т.75, № 11 С. 510-515.

51. Чжан Синькэ, Неусыпин К.А., Пролетарский А.В. коррекция автономных инерциальных навигационных систем летательных аппаратов. Инженерная физика. 2020. 1. С. 68-75.

52. Чепурных И.В. Динамика полёта самолётов: учеб.пособие/И.В. Чепурных. -Комсомольск-на-Амуре: ФБГОУ ВПО «КнАГТУ», 2014. 112 с.

53. Чжоу Ж., Рязанова Н.Ю., Синькэ Ч. Алгоритм посадки беспилотного космического летательного аппарата // XLV Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых - пионеров освоения космического пространства. сборник тезисов: в 4 т.. Москва, 2021. С. 374-376.

54. Шугаев Н.Л., Стравцева Е.В. Применение квадрокоптеров при исследовании параметров транспортных потоков // Инновации в информационных технологиях, машиностроении и автотранспорте (ИИТМА-2020): сборник материалов IV Международной научно-практической конференции с онлайн-участием, Кемерово, 07-10 декабря 2020 года. Кемерово: Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, 2020. С. 548550.

55. Шахтарин Б.И., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Лифэй Ч. Алгоритм оценивания навигационного комплекса летательного аппарата авианосного базирования // Автоматизация. Современные технологии. 2020. Т. 74. № 4. С. 176-180.

56. Шэнь К., Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Исследование алгоритмов коррекции навигационных систем летательных аппаратов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Приборостроение». 2016. №2. С. 28-39.

57. Шэнь К., Шахтарин Б.И., Неусыпин К.А., Нгуен Д.Т. Алгоритмические методы коррекции навигационной информации с использованием спутниковой радионавигационной системы в условиях аномальных измерений // Радиотехника и электроника. 2019 Т. 64. № 1. С. 31-37.

58. Andrew Willis, Yunfeng Sui (2009). "An Algebraic Model for fast Corner Detection". 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision. IEEE. P. 2296-2302.

59. Cheng C., Li X., Xie L., Li L. Autonomous dynamic docking of UAV based on UWB-vision in GPS-denied environment. Journal of the Franklin Institute, 2002,

359(7), P. 2788-2809.

60. Castillo C., Pyattaev A., Villa J., Masek P., Moltchanov D., Ometov, A. Autonomous UAV landing on a moving vessel: Localization challenges and implementation framework. In Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems, 2019, P. 342-354.

61. Castillo C., Pyattaev A., Villa J., Masek P., Moltchanov D., Ometov, A. Autonomous UAV landing on a moving vessel: Localization challenges and implementation framework. In Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems, 2019, P. 342-354.

62. Groves, P.D., Handley, R.J., Runnalls, A.R. (2006). Optimising the integration of terrain-referenced navigation with INS and GPS. Journal of Navigation, 59 (1), P. 7189.

63. Ghommam J. and Saad M. Autonomous landing of a quadrotor on a moving platform. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2017, 53(3), P.1504-1519.

64. Groves P.D. Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems. Artech House, 2013. 800 p.

65. Global Positioning System: Theory and applications. V. 1. / ParkHHCon B.W. [et al.]. Chicago: American HHCtitute of Aeronautics and Astronautics Press, 1995. 793 p.

66. Guang X., Gao Y., Leung H., Liu P., Li G. An Autonomous Vehicle Navigation System Based on Inertial and Visual Sensors // SENSORS. 2018. 18(9). P. 2952.

67. Julier S.J., Uhlmann J.K. A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems //Defense Sensing, Simulation and Controls. 1997. Vol. 3068. - P. 182-193.

68. Kelner J.M., Ziokowski, C. Errors of UAV autonomous landing system for different radio beacon configurations. TransNav: International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 2019, 13(2), P. 429-435.

69. Kyristsis S., Antonopoulos A., Chanialakis T., Stefanakis E., Linardos C., Tripolitsiotis A., Partsinevelos, P. Towards autonomous modular UAV missions: The detection, geo-location and landing paradigm. Sensors, 2019, 16(11), P.1844.

70. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Trans. ASME. Ser. D, Journal of Basic Engeneering. 1960. Vol.82, P. 35-45.

71. Lee D., Ryan T., Kim H.J. Autonomous landing of a VTOL UAV on a moving platform using image-based visual servoing. In 2012 IEEE international conference on robotics and automation, 2012, P. 971-976.

72. Lopez A.R. GPS Landing System Reference Antenna // IEEE Antennas and Propagation Magazine. 52(1). P. 104-113.

73. Neusypin K.A., Selezneva M.S., Proletarsky A.V., Shen K. Algorithm for building models of INS/GNSS integrated navigation system using the degree of identifiability // 25th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, ICINS 2018 - Proceedings 25. 2018. P. 1-5.

74. Neusypin, K., Selezneva, M., Proletarsky, A. Nonlinear information processing algorithm for navigation complex with increased degree of parametric identifiability (2019) Studies in Systems, Decision and Control, 199, P. 37-49.

75. Noureldin A., Karamat T.B., Georgy J. Fundamentals of inertial navigation, satellite-based positioning and their integration. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013. 314 p.

76. Novel variable structure measurement system with intelligent components for flight vehicles / Selezneva M. S. et al. // Metrology and measurement systems. 2017. Vol. 24. No. 2 P. 347-356.

77. Qi Y, Jiang J., Wu J., Wang J., Wang C., Shan, J. Autonomous landing solution of low-cost quadrotor on a moving platform. Robotics and Autonomous Systems, 2019, 119, P.64-76.

78. Selezneva M.S., Neusypin K.A. Development of a measurement complex with intelligent component // Measurement Techniques. Vol. 59. №9. 2016. P. 916-922.

79. Shin Y.H., Lee S., Seo, J. Autonomous safe landing-area determination for rotorcraft UAVs using multiple IR-UWB radars. Aerospace Science and Technology, 2017, 69, P.617-624.

80. Salagame A., Govindraj S., Omkar S.N., Practical Challenges in Landing a UAV on a Dynamic Target. Technical Report, 2000, 7 p.

81. Shin YH., Lee S., Seo, J. Autonomous safe landing-area determination for rotorcraft UAVs using multiple IR-UWB radars. Aerospace Science and Technology, 2017, 69, P.617-624.

82. Salychev O.S. Inertial systems in navigation and geophysics. Moscow, Bauman MSTU Press, 1998. 352 p.

83. Selezneva M. S., Neusypin K. A., Proletarsky A. V. Navigation complex with adaptive non-linear kalman filter for unmanned flight vehicle // Metrology and measurement systems. 2019. P. 541-550.

84. Selezneva M.S., Neusypin K.A. Development of a measurement complex with intelligent component // Measurement Techniques. 2016. Vol. 59. No. 9. P. 916-922.

85. Shen Kai, et al. Technology of error compensation in navigation systems based on nonlinear Kalman filter // Journal of National University of Defense Technology. 2017. Vol. 39, no. 2. P. 84-90.