Модели и методы для автоматического пилотирования робота-вертолёта на этапе взлёта и посадки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Дайебал Джаффар Бакер Джабар

• Дайебал Джаффар Бакер Джабар
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Дайебал Джаффар Бакер Джабар

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ПОСАДКИ И ВЗЛЁТА РОБОТА-ВЕРТОЛЁТА

1.1. Анализ особенностей управления летающих робототехнических комплексов

1.2. Анализ существующих систем управления робота-вертолёта

1.2.1. Принципиальные основы построения САП и СУ БПЛА вертолётного типа

1.2.2. Подходы к построению систем автономного управления полётом БПЛА

1.2.3. Функциональная схема управления робота-вертолёта

1.3. Практические проблемы управления на различных стадиях полёта робота-вертолёта

1.3.1. Проблемы принятия решений по управлению в САП БПЛА

1.3.2. Проблемы получения информации для формирования управляющих воздействий

1.4. Формулировка принципов решения практической проблемы автономного пилотирования робота-вертолёта на этапе вертикального взлёта и посадки

1.5. Формирование альтернатив решения практической проблемы автономного пилотирования робота-вертолёта на этапе вертикального взлёта и посадки

1.6. Постановка цели и задач диссертационного исследования

Выводы к главе

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЧЕСКИМ ПИЛОТИРОВАНИЕМ РОБОТА-ВЕРТОЛЁТА НА ЭТАПЕ ВЗЛЁТА И ПОСАДКИ

2.1. Метод поиска посадочной площадки с использованием бортовой камеры робота-вертолёта

2.2. Метод определения положения робота-вертолёта относительно посадочной площадки

2.3. Модель кодирования информации о положении знака хелипорта на

изображении

Выводы к главе

ГЛАВА 3. КОМПОНЕНТЫ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЧЕСКИМ ПИЛОТИРОВАНИЕМ РОБОТА-ВЕРТОЛЁТА НА ЭТАПЕ ВЕРТИКАЛЬНОГО ВЗЛЁТА И ПОСАДКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ И ФРЕЙМОВЫХ МОДЕЛЕЙ

3.1. Необходимость интеллектуализации управления роботом-вертолётом82

3.2. Фреймовая модель системы управления для решения задачи автоматического пилотирования БПЛА класса робот-вертолёт на этапе взлёта и посадки

3.3. Методика генерации правил для нечеткого регулятора в процессе обучения с учителем

3.4. Методика обеспечения соответствия решений по управлению, генерируемых системой автоматического пилотирования беспилотного

летательного аппарата

Выводы к главе

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА НЕПРОТИВОРЕЧИВОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПИЛОТИРОВАНИЯ РОБОТА-ВЕРТОЛЁТА НА ЭТАПЕ ВЕРТИКАЛЬНОГО ВЗЛЁТА И ПОСАДКИ

4.1. Анализ методов оценки нечетких систем управления

4.2. Моделирующая система для оценки корректности функционировании

САП БПЛА

Выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы для автоматического пилотирования робота-вертолёта на этапе взлёта и посадки»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Существует задача синтеза системы управления для робототехнических комплексов, в частности, винтокрылых летательных аппаратов, обеспечивающих автоматическое пилотирование на всех стадиях полёта: взлёт, набор высоты, движение на эшелоне, снижение, посадка. В диссертационной работе рассматриваются только вопросы локомации летательных аппаратов. Функциональность и особенности решения прикладных задач, таких как перемещение грузов (в том числе с последующим сбросом), наблюдение, фотографирование и видеосъёмка, ретрансляция сигналов, пожаротушение и пр., находятся за рамками исследования. При решении задачи автоматического пилотирования наиболее значимые результаты достигнуты для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) мультироторной компоновки. Это обусловлено множеством факторов, среди которых распространенность данного вида БПЛА ввиду низкой стоимости и относительно простая реализация алгоритмов управления ввиду особенностей кинематики движения. Несмотря на это мультироторная компоновка имеет существенные недостатки. Первый недостаток заключается в низкой автономности, вызванной необходимостью питать одновременно несколько двигателей, что существенно снижает время полёта и ограничивает радиус применения БПЛА. Второй недостаток, малая полезная нагрузка, проявляется в результате борьбы с низкой автономностью, ради которой БПЛА оборудуется более ёмкими, и, как следствие, более тяжелыми элементами питания. Третий недостаток - повышенная шумность, вызванная одновременной работой четырех винтов. Поскольку первый и второй недостаток взаимосвязаны, то существенное повышение полезной нагрузки возможно только при кратном увеличении мощности двигателей и емкости элементов питания, что не является приемлемым во многих ситуациях.

Альтернативой мультироторной компоновки является одновинтовая, при которой конструкция БПЛА повторяет конструкцию вертолёта. За счет одного несущего винта существенно уменьшается потребность в элементах питания повышенной ёмкости, которые в данном случае могут быть жидкостными, что

также в значительной мере повышает автономность и скорость восполнения запаса топлива. Снижение объема потребляемой энергии приводит к увеличению полезной нагрузки, которую может переносить БПЛА с одновинтовой компоновкой (далее - робот-вертолёт). Ввиду снижения шумности также расширяется круг решаемых задач и областей применения роботов-вертолётов. Однако главным препятствием на пути к их распространению является сложная кинематика управления в паре с ограниченными возможностями по компенсации отклонений от расчетной траектории в шести степенях свободы, известные как задача 6DoF (6 Degrees of Freedom) [1]. Разработка систем автоматического пилотирования роботами-вертолётами является нетривиальной задачей, требующей создания новых методов и алгоритмов решения задач управления.

Задачи автоматического пилотирования робота-вертолёта можно разделить на три класса: управление полётом на эшелоне, взлёт (с набором высоты) и посадку (со снижением). Наиболее опасными из них являются взлёт и посадка, что обусловлено критической зависимостью робота-вертолёта от его стабилизации и отклонения от траектории, а также отсутствием, по сравнению с планерами, запаса времени на принятие и реализацию управляющих воздействий. Задача пилотирования робота-вертолёта на эшелоне, в свою очередь, решается успешно, что обусловлено наличием инерционной составляющей и большего запаса времени для принятия решения по управлению до момента ухода в критические режимы полёта.

Сложная кинематика робота-вертолёта усугубляет данную ситуацию и требует от разработчиков систем управления (СУ) БПЛА не просто решать задачи движения по траектории и стабилизации положения в пространстве с шестью степенями свободы, но и искать способы минимизации взаимного влияния воздействий, генерируемых соответствующими алгоритмами. Это приводит к широкому применению ПИД-регуляторов, Калмановской фильтрации и пр. С учетом того, что по мере исчерпания запасов топлива у робота-вертолёта может смещаться центр масс, конечная форма алгоритмов расчета управляющих воздействий в значительной мере усложняется, то есть

возникает дополнительное требование адаптируемости. Таким образом, задача обеспечения автоматического пилотирования робота-вертолёта, исходя из существующей модели управления, сводится к поиску оптимальных решений и сглаживанию управляющих воздействий таким образом, чтобы управление движением по траектории не нарушало стабильность положения в пространстве, а стабилизация - не приводила к существенным изменениям курса. Поскольку выстраивание единого алгоритма управления, позволяющего компенсировать нарушение стабилизации и обеспечить следование траектории, в существующей концепции невозможно, то возникает «временной лаг» между реализацией управляющего воздействия одним методом и оценкой изменений другим с последующей выработкой собственных решений по управлению. Очевидно, что данная задача может быть решена только поиском локальных экстремумов, а разработка универсального алгоритма управления требует моделирования и проработки всех возможных ситуаций. Следовательно, необходимо пересмотреть лежащие в основе современных СУ БПЛА принципы формирования управляющих воздействий таким образом, чтобы за стабилизацию и траекторию отвечал один механизм, как это делается при «ручном пилотировании».

С технической точки зрения современные СУ БПЛА представляют собой комплексные программно-аппаратные решения, которые могут быть условно разделены на две крупные компоненты. Первая компонента вырабатывает решения по управлению, взаимодействуя с внешним миром. Вторая компонента реализует управляющие воздействия. На сегодняшний день эти компоненты не разделяются исследователями, поскольку сложилась мировая практика интеграции управляющих алгоритмов в систему реализации управляющих воздействий. В то же время анализ современного состояния науки и практики приводит к выводу о том, что на сегодняшний день разработано достаточно эффективных систем реализации управляющих воздействий, в то время как формирование таких воздействий требует научной проработки.

Систему, отвечающую за формирование управляющих воздействий, будем называть Системой автоматического пилотирования (САП) БПЛА, поскольку по аналогии с пилотом она должна только принимать решения по управлению и передавать их через интерфейс пилотирования системе, отвечающей за реализацию управляющих воздействий, которую будем называть системой управления исполнительными механизмами (СУИМ) БПЛА.

Поскольку САП и СУИМ БПЛА не разделяются в явном виде, то дальнейшее рассмотрение будем производить на основании обобщенной модели СУ БПЛА, сформированной в результате изучения известных моделей и реализаций. СУИМ БПЛА в данном исследовании не рассматривается, поскольку, как было сказано выше, является проработанным в достаточной мере механизмом, что также косвенно подтверждается успешной реализацией задач автоматического управления полётом на эшелоне. В то же время САП БПЛА, как источник управляющих воздействий, будет далее рассмотрена с точки зрения структуры и принципов построения.

Программная часть САП БПЛА реализует методы управления, базирующиеся на математических моделях, с помощью которых осуществляется вычисление управляющих воздействий в соответствии с заданными целями и задачами (полёт, взлет, посадка и пр.). Аппаратная часть САП БПЛА представляет собой вычислитель, который при расчете управляющих воздействий использует значения параметров наблюдения, формируемые комбинацией датчиков и сенсоров, размещённых на корпусе летательного аппарата. Сюда можно отнести данные о местоположении, положении относительно других объектов, направлении и параметрах движения, состоянии бортовых систем.

На этапе взлёта и посадки типовая САП БПЛА использует следующие показания:

- для стабилизации робота-вертолёта обрабатываются показания акселерометров, на основании которых рассчитывается компенсация отклонений относительно нулевого или другого (оптимального) положения;

- для определения положения в пространстве и относительно других объектов используются комбинированные данные: спутниковое позиционирование (GPS, Глонасс), расчетные координаты в инерциальной системе навигации, а также и данные с сенсоров различного вида (радаров, лидаров и пр.).

Достоинства такой концепции - низкая стоимость, простота реализации и относительно низкая сложность алгоритмов получения и обработки исходных данных с последующей конвертацией в параметры модели управления. В то же время данный подход обладает рядом существенных недостатков:

1. Погрешность при определении положения и критическая зависимость от качества приёма спутникового сигнала, что в условиях сложного рельефа местности становится первоочередной проблемой. Основную роль при определении положения играет спутниковое позиционирование, а сенсоры используются как уточняющие инструменты для работы на малых высотах во время начальной (отрыв от площадки) и конечной (приземление) стадий взлёта и посадки соответственно. На сегодняшний день типовая точность позиционирования GPS составляет 6-8 метров в горизонтальной плоскости. Следовательно, при размере посадочной площадки 20 на 20 метров (что де-факто является мировым стандартом для вертолётов малого размера - не транспортных и пассажирских), отклонение может составлять более 25 % и оказаться критическим. Но это утверждение справедливо для открытой поверхности, где нет естественных и искусственных преград для приема спутникового сигнала. Недостаток частично может быть устранён за счет размещения активных устройств на посадочной площадке, однако это приводит к установке дополнительных устройств и на самом БПЛА, что негативно сказывается на полезной нагрузке.

2. Необходимость динамической калибровки системы стабилизации положения робота-вертолёта по мере израсходования жидкого топлива. По мере опустошения бака возникает постоянная составляющая, формирующая усилие по отклонению робота-вертолёта от стабилизированного положения. Это

обуславливается смещением центра масс и необходимостью компенсации данного явления - устойчивое положение для робота-вертолёта с полным и пустым баком могут существенно отличаться.

В результате присутствия данных недостатков наблюдается снижение безопасности взлёта и посадки робота-вертолёта, что приводит к невозможности реализации существующими методами и подходами САП БПЛА, обеспечивающей полностью автономное управление на данных стадиях полёта.

Следовательно, имеет место необходимость пересмотра принципов построения САП БПЛА. Следует предложить альтернативный комплексный способ ориентирования робота-вертолёта, позволяющий одновременно учитывать как отклонение от стабилизированного положения, так и движение по траектории.

Решение задачи автоматического пилотирования робота-вертолёта на этапе взлёта и посадки, опирающееся на единую модель управления стабилизацией и движением по траектории, а также на единый источник сведений о внешней среде, может быть найдено через реализацию и использование принципов, которыми руководствуется пилот. Пилот вертолёта при определении положения использует такие категории, как «близко», «далеко», «слева», «справа» и пр., а при выработке управляющих воздействий -«вперед влево», «вперед прямо», «налево», «направо», «выше», «ниже» и пр. Кроме того, в процессе управления у пилота-оператора имеется «понимание» обстановки - решение о применении управляющего воздействия принимается с учетом его последствий как для стабильности полёта, так и для траектории. В представлении положения объекта, используемом пилотом, отсутствует необходимость в разбиении наблюдаемой области на отдельные координатные плоскости, и не требуется формировать отдельные точки на координатных осях, что существенно снижает вычислительную сложность алгоритмов.

Задачу пилотирования робота-вертолёта в процессе взлёта или посадки можно рассматривать как идентификацию положения взлётно-посадочной площадки относительно местонахождения и положения аппарата в

пространстве. Место взлёта и посадки может быть оборудовано знаком H (хелипорт) согласно Приказу Минтранса РФ от 4 марта 2011 г. № 69 "Об утверждении Федеральных авиационных правил «Требования к посадочным площадкам, расположенным на участке земли или акватории», что также соответствует требованиям ICAO. Размеры знака «хелипорта» должны быть адаптированы к физическим размерам робота-вертолёта с сохранением исходных пропорций.

Степень разработанности темы исследования. Исследования, посвященные вопросам автоматизации взлёта и посадки БПЛА вертолетного типа с одновинтовой и многовинтовой схемами, сосредоточены на задаче обнаружения места посадки/взлёта и мониторинга отклонения курса относительно него. В предметной области диссертационного исследования известны работы таких авторов, как Х. Чен и др. [2], Г. Э. Каплинский и др. [3], К. К. Гэн [4], В. Г. Бондарев и др. [5], И. Е. Севостьянов [6]. Работы характеризуются рассмотрением частных вопросов (определение местоположения, выработка управляющих воздействий, подготовка исходных данных для системы управления) и упрощенным представлением системы пилотирования, в которой в явном виде не выделяются компоненты, ответственные за выработку управляющих воздействий и за её реализацию. Вышесказанное подтверждает актуальность решения обозначенных в исследовании проблем.

Цель диссертационной работы заключается в обеспечении соответствия решений по управлению, генерируемых системой автоматического пилотирования беспилотного летательного аппарата без использования информации от внешних источников, решениям, формируемым пилотом-оператором в ручном режиме управления, и, тем самым, обеспечении безопасного взлёта и посадки автономного робота-вертолёта.

Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие основные задачи:

1. Исследованы особенности управления роботом-вертолётом на этапе вертикального взлёта и посадки, а также известные работы в области построения систем автоматического пилотирования беспилотных летательных аппаратов с целью определения недостатков существующих принципов, лежащих в основе автономного управления движением мобильных объектов в пространстве.

2. Разработан на основе аппарата сложных лингвистических переменных метод определения положения для БПЛА класса робот-вертолёт в трехмерном пространстве, использующий применяемое пилотом-оператором представление («далеко», «близко», «близко слева», «далеко справа» и пр.) и не требующий разбиения наблюдаемой сцены на три координатные плоскости.

3. Разработана модель кодирования информации о положении на основе цветовой модели RGB, позволяющая представлять положение объекта в применяемом пилотом-оператором представлении в виде значений интенсивности цветов на изображении наблюдаемой поверхности.

4. Разработана на основе аппарата сложных лингвистических переменных фреймовая модель системы управления для решения задачи автоматического пилотирования БПЛА класса робот-вертолёт на этапе взлёта и посадки, позволяющая решать задачи управления, позиционирования и «понимания» обстановки, а также генерировать решения по управлению в применяемом пилотом-оператором представлении («вперёд», «назад», «быстро влево» и пр.), которые путем дефаззификации могут преобразовываться в конкретные управляющие сигналы для бортовых систем управления БПЛА.

5. Разработана процедура обучения нечеткого регулятора БПЛА класса робот-вертолёт на этапе взлёта и посадки путем генерации продукционных правил в процессе наблюдения за действиями пилота-оператора.

Объектом исследования в диссертационной работе является процедура автономного управления беспилотными летательными аппаратами класса робот-вертолёт.

Предметом исследования в диссертационной работе является генерация решений по управлению беспилотными летательными аппаратами класса робот-вертолёт на этапе вертикального взлёта и посадки.

Методологию и методы диссертационного исследования составляют теория и методы искусственного интеллекта, в том числе продукционные правила, фреймы, и нечеткую логику, а также системный анализ для исследования и анализа систем управления, принятия решений на основе обработки графической информации.

Научной новизной обладают:

1. Метод поиска посадочной площадки с использованием бортовой камеры робота-вертолёта, отличающийся от известных использованием геометрических искажений пропорций знака хелипорта, что позволяет обеспечить оценку отклонения от оси, перпендикулярной центру посадочной площадки, только на графических данных (п. 5 паспорта специальности, с. 60).

2. Метод определения положения робота-вертолёта относительно посадочной площадки, отличающийся представлением в используемых пилотом-оператором «терминах» за счет применения аппарата сложных лингвистических переменных и отсутствием необходимости разбиения наблюдаемого трехмерного пространства на отдельные координатные плоскости, что позволяет снизить вычислительную нагрузку на аппаратное обеспечение бортовой системы управления и добиться точности позиционирования, необходимой для автономной посадки робота-вертолёта (п. 5 паспорта специальности, с. 69).

3. Модель кодирования информации о положении посадочной площадки, отличающаяся от известных представлением положения объекта не путем присвоения визуальному образу значений переменных, описывающих координаты объекта в пространстве, а путём использования значений интенсивности цветов в модели RGB, описывающих контур объекта, что приводит к отсутствию необходимости в дополнительных операциях для

вычисления значений переменных для описания положения наблюдаемого объекта (п. 4 паспорта специальности, с. 79).

4. Фреймовая модель системы управления для решения задачи автоматического пилотирования БПЛА класса робот-вертолёт на этапе взлёта и посадки, отличающаяся от известных обеспечением возможности понимания ситуации, потребности в применении и последствий применения управляющих воздействий, а также представлением управляющих воздействий в значениях терм-множества сложной лингвистической переменной, описывающей понятия, используемые пилотом-оператором, что позволяет, во-первых, снизить вычислительную нагрузку на аппаратное обеспечение бортовой системы управления, во-вторых - добиться универсального характера разработанной системы автоматического пилотирования за счет возможности интеграции её в существующие бортовые системы управления БПЛА посредством разработки частных процедур дефаззификации, в-третьих - обеспечить повышение безопасности решения задачи автоматического пилотирования БПЛА на этапе вертикального взлёта и посадки (п. 5 паспорта специальности, с. 86).

5. Методика генерации правил для нечеткого регулятора в процессе обучения с учителем, отличающаяся от известных отображением смысла происходящих изменений при наблюдении за оператором, что достигается за счет использования нечетких лингвистических переменных на всех этапах обучения и позволяет обеспечить «понимание» процесса формирования решения по управлению для фреймовой модели п. 5 паспорта специальности, с. 91).

Новые результаты, полученные в ходе выполнения диссертационного исследования, соответствуют паспорту научной специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика» в части следующих пунктов:

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

П. 5. Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта.

Структура и содержание диссертации. В первой главе приведены результаты исследования и анализ особенностей управления роботом-вертолётом на этапе вертикального взлёта и посадки, а также известных работ в области построения систем автоматического пилотирования беспилотных летательных аппаратов. Определены недостатки существующих принципов, лежащих в основе автономного управления движением мобильных объектов в пространстве. В результате исследования проблематики автоматической посадки и взлёта робота-вертолёта сформированы теоретические и практические противоречия, заключающиеся в несогласованности способов представления управляющих воздействий и моделей их формирования, сформулирована цель и перечень задач, подлежащих решению в диссертационном исследовании. Для автоматического управления полётом робота-вертолёта предложено разделить систему управления БПЛА на две компоненты. Методы, позволяющие в автоматическом режиме осуществлять взлёт и посадку робота-вертолёта, должны автономно и без взаимодействия с внешними активными источниками информации: формировать данные о позиционировании в терминах, используемых пилотом-оператором; формулировать решения по управлению в терминах, используемых пилотом-оператором; обеспечивать понимание ситуации для интеллектуализации процесса управления и приближения техники пилотирования робота-вертолёта к техникам, используемым пилотом-оператором.

Во второй главе рассматривается набор методов и моделей, направленных на решение проблемы ориентирования БПЛА в условиях отсутствия связи с активными источниками информации и внешнего управления. Рассмотрен подход к ориентированию, основанный на анализе изображений видеокамеры, установленной на корпусе робота-вертолёта. В качестве независимого к углам крена и тангажа робота-вертолёта значения, стабильность которого также

обеспечивается непрерывной центровкой камеры, являются пропорции знака хелипорта и их геометрические искажения. Предложено использовать нечеткие вычисления, не разбивая пространство на координаты, а построив переменную с термами, которые соответствует терминам, используемым человеком при аналогичных действиях. Для представления положения посадочной площадки относительно наблюдаемой плоскости без использования четких переменных и одновременного сжатия информации, достаточной для описания положения, предложено использовать цвет пикселя в модели RGB, однозначно интерпретируемый как оператором, так и компьютерной программой.

В третьей главе рассмотрены вопросы формирования управляющих воздействий в САП БПЛА на основе методов и моделей, повторяющих используемые пилотом-оператором абстракции. В контексте управления пилота-оператора имеется возможность непрерывного наблюдения и понимания ситуации, что в итоге выливается в способность реагировать на возникающие тенденции в движении вертолёта и менять управляющие воздействия до момента оценки успешности их завершения. Иными словами, пилот-оператор непрерывно оценивает текущее положение вертолёта, а не его изменение, вызванное завершившимся действием по управлению. Для того чтобы реализовать компоненту системы САП БПЛА, отвечающую за автоматическое пилотирование робота-вертолёта на этапе вертикального взлёта и посадки, предложено использовать фреймовую модель представления знаний, позволяющую производить непрерывную оценку ситуации и выработку управляющих решений. Предложена методика наполнения базы нечетких правил в процессе наблюдения за действиями оператора, основанная на модели процедуры обучения.

В четвертой главе представлены результаты проверки и апробации разработанных моделей и методов. В диссертационном исследовании разработаны отдельные компоненты системы управления, направленные на повторение действий пилота-оператора в конкретной ситуации, что является предметом практической апробации. Для оценки способности САП БПЛА

повторять действия пилота была разработана соответствующая моделирующая система. Задача моделирующей системы - формирование решения по корректировке управляющего воздействия на основе случайным образом сгенерированного изображения знака хелипорта. В целях проверки корректности функционирования предложенных моделей и методов при участии специалистов в области пилотирования БПЛА была сформирована база нечетких правил. По окончании формирования базы нечетких правил, в том числе в ходе имитации полёта путём корректировки уже сформированных системой решений по изменению управляющих воздействий, система была запущена для оценки корректности. Результаты оценки корректности функционирования САП БПЛА с помощью моделирующей системы показывают, что для 98 % случайным образом сгенерированных случаев предложенные модели и методы позволяют сформировать корректные решения по изменению управляющего воздействия для пилотирования робота-вертолёта. В заключении отражены основные выводы, рекомендации и перспективы дальнейшей разработки вопросов исследования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Дайебал Джаффар Бакер Джабар, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Lang, B. An Introduction to Positional Tracking and Degrees of Freedom (DOF) / B. Lang. - Текст : электронный // Road to VR : [сайт]. - URL: https://www.roadtovr.com/introduction-positional-tracking-degrees-freedom-dof/ (дата обращения: 15.02.2023).

2. Xudong, C. System Integration of a Vision-Guided UAV for Autonomous Tracking on Moving Platform in Low Illumination Condition / C. Xudong, K. P. Swee, M. C. Ben. - Текст : непосредственный // Proceedings of the ION Pacific PNT 2017 Conference. - Honolulu: ION PNT, 2017. - С. 1082-1092.

3. Каплинский, Г. Э. Интеллектуальный алгоритм автоматической посадки БЛА вертолетного типа с использованием информации бортовой оптико-электронной системы [Текст] / Г. Э. Каплинский // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2018. - № 3. - С. 64-69.

4. Гэн, К. Алгоритм навигации беспилотного летательного аппарата на основе улучшенного алгоритма одновременной локализации и картографирования с адаптивным локальным диапазоном наблюдения [Текст] / К. Гэн, А. Н. Чулин // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия «Приборостроение». - 2017. - № 3(114). - С. 76-94. -DOI 10.18698/0236-3933-2017-3-76-94.

5. Обработка и распознавание изображений объектов, полученных посредством системы технического зрения летательного аппарата [Текст] / В. Г. Бондарев, Д. А. Смирнов, Н. И. Майгурова [и др.] // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2019. - Т. 15, № 3. - С. 34-41.

- DOI 10.25987/VSTU.2019.15.3.005.

6. Севостъянов, И. Е. Система визуального позиционирования БПЛА для задачи высокоточной автономной посадки [Текст] / И. Е. Севостьянов, Д. В. Девитт // Математические методы в технологиях и технике. - 2021. - № 7. - С. 83-86.

- DOI 10.52348/2712-8873 MMTT 2021 7 83.

7. Вытовтов, А. В. Современные беспилотные летательные аппараты [Текст] /

A. В. Вытовтов, А. В. Калач, С. Ю. Разиньков // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. - 2015.

- № 4. - С. 70-74.

8. O. A. Jasim and S. M. Veres, "Nonlinear Attitude Control Design and Verification for a Safe Flight of a Small-Scale Unmanned Helicopter," 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), Paris, France, 2019, pp. 1652-1657, DOI: 10.1109/CoDIT.2019.8820310.

9. A. Rasheed, "Helicopter attitude control," 2018 International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET), Sukkur, Pakistan, 2018, pp. 1-5, DOI: 10.1109/IC0MET.2018.8346421.

10. S. Topczewski, J. Narkiewicz and P. Bibik, "Helicopter Control During Landing on a Moving Confined Platform," in IEEE Access, vol. 8, pp. 107315-107325, 2020, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3000294.

11. Фетисов, В. С. Беспилотная авиация: терминология, классификация, современное состояние [Текст] / В. С. Фетисов, Л. М. Неугодникова,

B. В. Адамовский, Р. А. Красноперов. - Уфа: ФОТОН, 2014. - 217 с.

12. Белик, В. В. Перспективы использования беспилотных летательных аппаратов в аграрном производстве [Текст] / В. В. Белик // Молодежь и XXI век

- 2021: Материалы XI Международной молодежной научной конференции: в 6-ти томах, Курск, 18-19 февраля 2021 года; отв. редактор М. С. Разумов. Том 6.

- Курск: Юго-Западный государственный университет, 2021. - С. 5-21-26.

13. Классификация беспилотных летательных аппаратов (в контексте современных войн в арабском мире) [Текст] / С. И. Безруков, В. Ю. Гумелев, А. В. Пархоменко, Д. А. Филиппов. - 2020. - Т. 10, № 4. - С. 66-81.

14. Becerra V. M. Autonomous Control of Unmanned Aerial Vehicles. Electronics. 2019; 8(4):452. https://doi.org/10.3390/electronics8040452.

15. Byeongil KIM, Yushin CHANG, Man Hyung LEE, System Identification and 6-DOF Hovering Controller Design of Unmanned Model Helicopter, JSME International Journal Series C Mechanical Systems, Machine Elements and

Manufacturing, 2006, Volume 49, Issue 4, Pages 1048-1057, Released on J-STAGE June 15, 2007, Online ISSN 1347-538X, Print ISSN 1344-7653, https://doi.org/10.1299/jsmec.49.1048.

16. S S. A. Bortoff, "The University of Toronto RC helicopter: a test bed for nonlinear control," Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Control Applications (Cat. No.99CH36328), Kohala Coast, HI, USA, 1999, pp. 333-338 vol. 1, DOI: 10.1109/CCA. 1999.806653.

17. Guowei Cai, Kemao Peng, B. M. Chen and T. H. Lee, "Design and assembling of a UAV helicopter system," 2005 International Conference on Control and Automation, Budapest, Hungary, 2005, pp. 697-702. Vol. 2, doi: 10.1109/ICCA.2005.1528213.

18. S. K. Kannan and E. N. Johnson, "Adaptive trajectory based control for autonomous helicopters," Proceedings. The 21st Digital Avionics Systems Conference, Irvine, CA, USA, 2002, pp. 8D1-8D1, doi: 10.1109/DASC.2002.1052945.

19. Becerra, V. M. Autonomous Control of Unmanned Aerial Vehicles. Electronics 2019, 8, 452.

20. Дмитриев, А. В. Проблемные вопросы посадки беспилотных летательных аппаратов на движущиеся суда и пути их решения [Текст] / А. В. Дмитриев // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника - 2020 : Материалы VI Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, Севастополь, 17-19 июня 2020 года ; научный редактор В. А. Крамарь. - Севастополь: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Севастопольский государственный университет", 2020. - С. 145-148.

21. B. Grocholsky, P. DeFranco, H. Cover, A. Singh, and S. Singh, «Robust autonomous ship deck landing for rotorcraft», in Proc. AHS 72nd Annu. Forum, West Palm Beach, FL, USA, May 2016, pp. 1-4.

22. J. F. Horn and D. O. Bridges «A model following controller optimized for gust rejection during shipboard operations», in Proc. Amer. Helicopter Soc. 63rd Annu. Forum, Virginia Beach, VA, USA, May 2007, pp. 1-14.

23. T. K. Roy, M. Garratt, H. R. Pota and H. Teimoori, "Hover flight control of a small helicopter using robust backstepping and PID," Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation, Beijing, China, 2012, pp. 1688-1693, doi: 10.1109/WCICA.2012.6358149.

24. Katsuhiko Ogata. 2001. Modern Control Engineering (4th. ed.). Prentice Hall PTR, USA, 964 p.

25. T. G. B. Amaral and M. M. Crisostomo, "Automatic helicopter motion control using fuzzy logic," 10th IEEE International Conference on Fuzzy Systems. (Cat. No.01CH37297), Melbourne, VIC, Australia, 2001, pp. 860-863 vol.3, doi: 10.1109/FUZZ.2001.1009091.

26. H. Asere, C. Lei and R. Jia, "Cruise Control Design Using Fuzzy Logic Controller," 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Hong Kong, China, 2015, pp. 2210-2215, doi: 10.1109/SMC.2015.386.

27. W. Pananurak, S. Thanok and M. Parnichkun, "Adaptive cruise control for an intelligent vehicle," 2008 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Bangkok, Thailand, 2009, pp. 1794-1799, doi: 10.1109/R0BI0.2009.4913274.

28. Beheshti, H.M., Lollar, J. G. Fuzzy Logic and Performance Evaluation: Discussion and Application. Int. J. Product. Perform. Manag.2008, 57, 237-246.

29. G. Buskey, G. Wyeth and J. Roberts, "Autonomous helicopter hover using an artificial neural network," Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.01CH37164), Seoul, Korea (South), 2001, pp. 1635-1640 vol.2, doi: 10.1109/R0B0T.2001.932845.

30. X. Han and W. -F. Xie, "Nonlinear systems identification and control using dynamic multi-time scales neural networks," 2009 IEEE International Conference on Automation and Logistics, Shenyang, China, 2009, pp. 96-101, doi: 10.1109/ICAL.2009.5262970.

31. Z. -J. Fu, W. -F. Xie, X. Han and W. -D. Luo, "Nonlinear Systems Identification and Control Via Dynamic Multitime Scales Neural Networks," in IEEE Transactions

on Neural Networks and Learning Systems, vol. 24, no. 11, pp. 1814-1823, Nov. 2013, doi: 10.1109/TNNLS.2013.2265604.

32. Стабилизация беспилотного летательного аппарата на основе нейросетевого регулятора [Текст] / С. С. Андропов, А. В. Гирик, М. Ю. Будько, М. Б. Будько // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2016. - Т. 16, № 5. - С. 796-800. - DOI 10.17586/2226-1494-2016-16-5-796-800.

33. P. Kemao, D. Miaobo, M. C. Ben, C. Guowei, L. K. Yew and H. Lee Tong, "Design and Implementation of a Fully Autonomous Flight Control System for a UAV Helicopter," 2007 Chinese Control Conference, Zhangjiajie, China, 2007, pp. 662-667, doi: 10.1109/CHICC.2006.4347398.

34. T. Templeton, D. H. Shim, C. Geyer and S. S. Sastry, "Autonomous Vision-based Landing and Terrain Mapping Using an MPC-controlled Unmanned Rotorcraft," Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Rome, Italy, 2007, pp. 1349-1356, doi: 10.1109/ROBOT.2007.363172.

35. Wu, Y., Qu, X. «Obstacle avoidance and path planning for carrier aircraft launching». Chinese Journal of Aeronautics, Volume 28, Issue 3, June 2015, Pages 695-703.

36. Samal, M. K., Anavatti, S., Garratt, M. (2012). Neural Network Based Model Predictive Controller for Simplified Heave Model of an Unmanned Helicopter. In: Panigrahi, B.K., Das, S., Suganthan, P.N., Nanda, P.K. (eds) Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing. SEMCCO 2012. Lecture Notes in Computer Science, vol 7677. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35380-2_42.

37. Tian, J., Zheng, Y., Zhu, H., Shen, L. (2005). A MPC and Genetic Algorithm Based Approach for Multiple UAVs Cooperative Search. In: , et al. Computational Intelligence and Security. CIS 2005. Lecture Notes in Computer Science(), vol 3801. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/11596448_58.

38. Дайебал, Д. Б. Обзор управления и наведения беспилотных летательных аппаратов и вертолетов [Текст]/ Д. Б. Дайебал // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности : Сборник статей VI Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых,

аспирантов, магистрантов и студентов, Таганрог, 06-12 апреля 2020 года. -Таганрог: Южный федеральный университет, 2020. - С. 462-465 - 0,25 п. л.

39. Xiaoyun Huang et al 2019 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 646 012062, DOI 10.1088/1757-899X/646/1/012962.

40. S. Saripalli, J. F. Montgomery and G. S. Sukhatme, "Vision-based autonomous landing of an unmanned aerial vehicle," Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.02CH37292), Washington, DC, USA, 2002, pp. 2799-2804 vol.3, DOI: 10.1109/ROBOT.2002.1013656.

41. S. Saripalli and G. S. Sukhatme, "Landing a Helicopter on a Moving Target," Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Rome, Italy, 2007, pp. 2030-2035, DOI: 10.1109/ROBOT.2007.363620.

42. Sebastian Scherer, Lyle Chamberlain, and Sanjiv Singh. 2012. Autonomous landing at unprepared sites by a full-scale helicopter. Robot. Auton. Syst. 60, 12 (December, 2012), 1545-1562. https://doi.org/10.1016/j.robot.2012.09.004.

43. W. Kong, D. Zhou, D. Zhang and J. Zhang, "Vision-based autonomous landing system for unmanned aerial vehicle: A survey," 2014 International Conference on Multisensor Fusion and Information Integration for Intelligent Systems (MFI), Beijing, China, 2014, pp. 1-8, doi: 10.1109/MFI.2014.6997750.

44. A. Gautam, P. B. Sujit and S. Saripalli, "A survey of autonomous landing techniques for UAVs,"2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Orlando, FL, USA, 2014, pp. 1210-1218, doi: 10.1109/ICUAS.2014.6842.

45. X. Chen, S. K. Phang, M. Shan and B. M. Chen, "System integration of a vision-guided UAV for autonomous landing on moving platform," 2016 12th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA), Kathmandu, Nepal, 2016, pp. 761-766, doi: 10.1109/ICCA.2016.7505370.

46. Алгоритмы автоматизированного выбора участков местности в качестве посадочных площадок и осуществления посадки пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов по данным бортовой оптико-электронной системы [Текст] / В. А. Бондаренко, Г. Э. Каплинский, С. Н. Крюков [и др.] // Известия

ЮФУ. Технические науки. - 2017. - № 2(187). - С. 278-293. - DOI 10.18522/23113103-2017-1-279293.

47. Широков, И. Б. Система автоматизированной посадки БПЛА на движущуюся платформу на базе алгоритмов технического зрения [Текст] / И. Б. Широков, Е. Г. Зинченко // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2022. - № 9. - С. 293-297. - DOI 10.24412/2071-6168-20229-293-297.

48. Алгоритм автоматической посадки беспилотного летательного аппарата вертолетного типа с использованием бортовой оптико-электронной системы [Текст] / В. А. Тупиков, В. А. Павлова, Г. Э. Каплинский, С. Н. Крюков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2016. - № 11-3. - С. 86-95.

49. Шошин, И. С. Применение анизотропного фильтра Перона-Малика в задаче распознавания посадочной площадки [Текст] / И. С. Шошин // Вестник Концерна ВКО "Алмаз - Антей". - 2017. - № 1(20). - С. 82-87.

50. Косова, А. Е. Автоматическая посадка малых беспилотных летательных аппаратов с использованием компьютерного зрения [Текст] / А. Е. Косова, А. М. Кориков // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2017. - Т. 20, № 3. - С. 191-196. - DOI 10.21293/1818-0442-2017-20-3-191 -196.

51. Алгоритм управления беспилотными летательными аппаратами при проведении поисково-спасательных работ [Текст] / А. Б. Бушуев, Ю. В. Литвинов, А. И. Тюрин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2017. - Т. 60, № 12. - С. 1124-1129. - DOI 10.17586/00213454-2017-60-12-1124-1129.

52. Федотовских, А. В. Особенности разработки и эксплуатации гражданских беспилотных авиационных систем с технологиями искусственного интеллекта в Арктической зоне Российской Федерации [Текст] : монография / А. В. Федотовских. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 277 с. - ISBN 978-54497-1443-5.

53. Алгоритмы управления летающим роботом при слежении за подвижным объектом [Текст] / В. Ш. Буй, А. Б. Бушуев, Г. М. Шмигельский [и др.] // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2015. - Т. 58, № 8. -С. 593-599. - DOI 10.175S6/0021-3454-2015-5S-S-593-599.

54. Степанов, Д. Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер [Текст] / Д. Н. Степанов // Программные продукты и системы. - 2014. - № 1.

- С. 150-157.

55. Автоматизация разработки и исследования алгоритмов машинного зрения для навигации беспилотных летательных аппаратов на базе специализированного программного комплекса [Текст] / Б. А. Алпатов, П. В. Бабаян, Ю. С. Коблов [и др.] // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2012.

- № 3(128). - С. 85-91.

56. Агроник, А. Ю. Библиотека алгоритмов высокопроизводительной обработки данных от системы технического зрения беспилотного летательного аппарата [Текст] / А. Ю. Агроник, В. П. Фраленко // Программные системы: теория и приложения. - 2016. - Т. 7, № 2(29). - С. 61-71.

57. Алгоритмы вычисления положения и ориентации БПЛА [Текст] / А. А. Ардентов, И. Ю. Бесчастный, А. П. Маштаков [и др.] // Программные системы: теория и приложения. - 2012. - Т. 3, № 3(12). - С. 23-3S.

5S. Lin, S., Garratt, M.A. & Lambert, A.J. Monocular vision-based real-time target recognition and tracking for autonomously landing an UAV in a cluttered shipboard environment. Auton Robot 41, SS1-901 (2017). https://doi.org/10.1007/s10514-016-9564-2

59. Система слежения беспилотного летательного аппарата c использованием монокулярной системы технического зрения в гиростабилизированном подвесе [Текст] / В. Г. Бондарев, Д. А. Смирнов, Н. И. Майгурова [и др.] // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2019. - Т. 15, № 5. - С. 37-44. - DOI 10.259S7/VSTU.2019.15.5.005.

60. Бортовая оптико-радиолокационная система [Текст] / М. В. Ермолаев, Д. И. Марарескул, Е. В. Ислентьев, А. М. Алешечкин // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. - 2013. - № 4(50). - С. 167-172.

61. W. Bagen, J. Hu and Y. Xu, "A Vision-Based Unmanned Helicopter Ship Board Landing System," 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing, Tianjin, China, 2009, pp. 1-5, doi: 10.1109/CISP.2009.5305201.

62. Россолов, Р. А. Автономная система позиционирования БПЛА в замкнутом пространстве с использованием компьютерного зрения [Текст] / Р. А. Россолов, Р. А. Лысков, Н. Н. Давыдов // Проектирование и технология электронных средств. - 2018. - № 3. - С. 14-17.

63. Иванова, И. А. Способы организации управления беспилотными летательными аппаратами [Текст] / И. А. Иванова, В. В. Никонов, А. А. Царева // - 2014. - № 11-1. - С. 56-63.

64. Макаров, К. С. Структурная схема комплекса с беспилотным летательным аппаратом, предназченного для мониторинга территории и объектов в условиях низкой доступности каналов связи [Текст] / К. С. Макаров // Auditorium. - 2019. - № 4(24). - С. 48-53.

65. Mostafa, S.A., Ahmad, M. S. & Mustapha, A. Adjustable autonomy: a systematic literature review. Artif Intell Rev 51, 149-186 (2019). https://doi.org/10.1007/s10462-017-9560-8.

66. U.S. patent number 11,014,655 [Application Number 16/103,083] was granted by the patent office on 2021-05-25 for autorotative enhancement system. This patent grant is currently assigned to BELL HELICOPTER TEXTRON INC. The grantee listed for this patent is Bell Helicopter Textron Inc.. Invention is credited to Carlos Alexander Fenny, Cory M. Hitte, Bryan Marshall, Dudley E. Smith.

67. Y. Yang and Y. Yan, Attitude regulation for unmanned quadrotors using adaptive fuzzy gain-scheduling sliding mode control, Aerospace Science and Technology, Volume 54, July 2016, Pages 208-217.

68. MahmoudZadeh, S., Powers, D.M.W., Sammut, K. et al. Hybrid Motion Planning Task Allocation Model for AUV's Safe Maneuvering in a Realistic Ocean Environment. J Intell Robot Syst 94, 265-282 (2019). https://doi.org/10.1007/s10846-018-0793-9.

69. Системы управления летательных аппаратов: учебник для курсантов и слушателей вузов ВВС [Текст] ; под ред. В. В. Воробъева - М.: Изд. ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 2008. - 203 с.

70. Шилов, К. Е. Разработка системы автоматического управления беспилотным летательным аппаратом мультироторного типа [Текст] / К. Е. Шилов // Труды Московского физико-технического института (национального исследовательского университета). - 2014. - Т. 6, № 4(24). - С. 139-152.

- EDN TIQKZL.

71. Жумашева, Ж. Т. Особенности разработки системы автоматического управления беспилотным летательным аппаратом мультироторного типа [Текст] / Ж. Т. Жумашева, М. М. Каналиев // Велес. - 2016. - № 4-2(34). - С. 44-49.

72. Разработка функциональной схемы системы управления беспилотным летательным аппаратом [Текст] / А. Л. Шидловский, Д. С. Шупнев, С. А. Турсенев, А. В. Мастипан // Пожарная безопасность: современные вызовы. Проблемы и пути решения : Материалы Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 14 апреля 2020 года ; Составители Т. В. Мусиенко, В. А. Онов, Н. В. Федорова. Том 2. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2020.

- С. 17-19.

73. W. Wu, "Design of Small Unmanned Aerial Vehicle Navigation Algorithm Based on Control PID," 2021 IEEE 4th International Conference on Information Systems and Computer Aided Education (ICISCAE), Dalian, China, 2021, pp. 514-517, doi: 10.1109/ICISCAE52414.2021.9590735.

74. Teixeira, Sergio, "Helicopter Flight Operational Quality Assurance (HFOQA): Development of HFOQA Analysis Software" (2006). Master's Theses - Daytona Beach. 196.

75. Пшихопов, В. Х. Позиционно-траекторное управление подвижными объектами [Текст] / В. Х. Пшихопов. - Таганрог : Таганрогский технологический институт, 2009. - 183 с.

76. Степанов, А. Завершены испытания трех модифицированных вертолетов для минобороны / А. Степанов. - Текст : электронный // Российская газета : [сайт].

- URL: https: //rg. ru/2020/10/28/zaversheny-ispytaniia-treh-modificirovannyh-vertoletov-dlia-minoborony.html (дата обращения: 15.02.2023).

77. Certification of the Rig'N Fly automatic oil platform approach mode for the H175.

- Текст : электронный // Airbus : [сайт]. - URL: http://www.helicopters.airbus.com/ website/docs_wsw/RUB_151/press_2150/PressRelease_Helitech_H175_certified_wit h_Rig_N_Fly.pdf (дата обращения: 15.02.2023).

78. Задачи управления движением многорежимных беспилотных летательных аппаратов [Текст] / А. С. Сыров, А. М. Пучков, В. Ю. Рутковский, В. М. Глумов // Проблемы управления. - 2014. - № 4. - С. 45-52.

79. H. Chen, X. -m. Wang and Y. Li, "A Survey of Autonomous Control for UAV," 2009 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, Shanghai, China, 2009, pp. 267-271, doi: 10.1109/AICI.2009.147.

80. C. K. Fourie, The autonomous landing of an unmanned helicopter on a moving platform, M.S. thesis, Stellenbosch Univ., Stellenbosch, South Africa, 2015.

81. V. Comandurand, J.V.R.Prasad, «Rotorcraft shipboardlandingguidance using MPPI trajectory optimization», in Proc. 44th Eur. Rotorcraft Forum, Delft, The Netherlands, Sep. 2018, pp. 1-4.

82. Hofmann-Wellenhof B., Lichtenegger H., Collins J. (1992) Overview of GPS. In: Global Positioning System. Springer, Vienna. https://doi.org/10.1007/978-3-7091-5126-6 2.

83. Марков, В. В. Обзор алгоритмов формирования навигационных сигналов спутниковых систем глобального позиционирования: ГЛОНАСС, GPS [Текст] /

B. В. Марков // Академическая публицистика. - 2018. - № 1. - С. 18-23.

84. Черниченко, Н. С. Сравнительный анализ многоуровневых навигационно-информационных систем [Текст] / Н. С. Черниченко // Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки : сборник статей по материалам CVIII студенческой международной научно-практической конференции, Новосибирск, 09 декабря 2021 года. Том 12 (107). - Новосибирск: Общество с ограниченной ответственностью "Сибирская академическая книга", 2021. -

C. 63-69.

85. Анучин, О. Н. Интегрированные системы ориентации и навигации для морских подвижных объектов [Текст] / О. Н. Анучин; О. Н. Анучин, Г. И. Емельянцев ; под общ. ред. В. Г. Пешехонова ; Гос. науч. центр Рос. Федерации-Центр. науч.-исслед. ин-т "Электроприбор". - 2-е изд., перераб. и доп. - Санкт-Петербург. : ГНЦ РФ-ЦНИИ "Электроприбор", 2003. - 389 с. -ISBN 5-900780-47-3. - EDN QNRBVL.

86. Васильев, П. В. Повышение точности корректируемой инерциальной навигационной системы [Текст] / П. В. Васильев, А. В. Мелешко, В. В. Пятков // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2014. - Т. 57, № 12. -С. 15-21.

87. Полянин, К. С. Анализ точности инерциальной навигационной системы при движении по экватору [Текст] / К. С. Полянин // Наука без границ. - 2018. -№ 7(24). - С. 53-59.

88. Сурков, В. О. Системы навигации подвижных наземных объектов и их характеристики [Текст] / В. О. Сурков // Молодой ученый. - 2015. - № 9(89). -С. 298-302.

89. КомпаНав-2МТ. - Текст : электронный // ИЛИНС : [сайт]. - URL: http://ilins-group.ru/products/land/companav2mt.html (дата обращения: 15.02.2023).

90. Тяпкин, В. Н. Методы определения навигационных параметров подвижных средств с использованием спутниковой радионавигационной системы

ГЛОНАСС [Текст] / В. Н. Тяпкин, Е. Н. Гарин. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2012. - 259 с. - ISBN 978-5-7638-2639-5. - EDN RYDPBJ.

91. Gang He, Thea Feyereisen, and Blake Wilson "Synthetic vision primary flight displays for helicopters", Proc. SPIE 6957, Enhanced and Synthetic Vision 2008, 695708 (15 April 2008); https://doi.org/10.1117/12.778066.

92. Расчет бортовой радиолокационной системы посадки вертолета на неподготовленную площадку с целью повышения эффективности ее работы [Текст] / А. В. Афанасьева, Д. С. Гильманов, В. В. Перемышленников, Д. В. Липатов // Приоритетные направления развития науки и образования : монография. - Пенза : Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г. Ю.), 2020. -С. 139-158.

93. Осуществление посадки беспилотного летательного аппарата на неподготовленную посадочную площадку с применением системы лазерных излучателей [Текст] / И. В. Сергушов, А. В. Абакумов, Ю. А. Ульянина [и др.] // Труды международного симпозиума "Надежность и качество". - 2018. - Т. 1. -С. 135-139.

94. S. Saripalli, J. F. Montgomery and G. S. Sukhatme, "Visually guided landing of an unmanned aerial vehicle," in IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 19, no. 3, pp. 371-380, June 2003, doi: 10.1109/TRA.2003.810239.

95. Дайебал Джаффар Бакер Джабар ОБЗОР ПОДХОДОВ В ОБЛАСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВЕ // Сборник статей II Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов, магистрантов и студентов «Информационные системы и технологии: фундаментальные и прикладные исследования». - Таганрог, 2017. -с. 442-444 - 0,18 п. л.

96. Дайебал Джаффар Бакер Джабар О ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВЕ // Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАУ-2017): сборник трудов XV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, (06-08 декабря 2017г.) /

Южный федеральный университет; редкол.: В.И. Финаев, Е.А. Шестова, А.Е. Титов. - Ростов-на-Дону; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2017. - с. 8-10 - 0,2 п. л.

97. Дайебал, Д. Б. О подходах к решению задачи автоматической посадки винтокрылых летательных аппаратов / Д. Б. Дайебал // Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАУ-2018) : сборник трудов XVI Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: в 3 томах, Ростов-на-Дону - Таганрог, 05-07 декабря 2018 года / Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону - Таганрог: Южный федеральный университет, 2018. - С. 168-173. - 0,375 п. л.

98. Дайебал, Д. Б. Автоматический мониторинг объектов на плоскости с использованием мягких вычислений / Д. Б. Дайебал // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности : Сборник статей V Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов, магистрантов и студентов, Таганрог, 01-07 апреля 2019 года. - Таганрог: Южный федеральный университет, 2019. -С. 231-234. - 0,25 п. л.

99. Daeibal, Jaffar; Lapshin, Vyacheslav; Elkin, Dmitry; and Kucherov, Sergey A. (2019) "Features Of Designing The Architecture Of Intelligent Transport Systems," Karbala International Journal of Modern Science: Vol. 5 : Iss. 2 , Article 6. Available at: https://doi.org/10.33640/2405-609X.1016

100. Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений [Текст] / Л. А. Заде. - Москва : Мир, 1976. -165 с.

101. Daeibal, J., Sergeev, N. (2020). Technology of Self-orientation of Aircraft Relative to External Objects. In: Silhavy, R. (eds) Applied Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems. CSOC 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1226. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51974-2_47

102. Дайебал, Д. Б. Метод управления следящей камерой винтокрылого летательного аппарата на основе теории нечетких множеств [Текст] /

Д. Б. Дайебал, Н. Е. Сергеев // Инженерный вестник Дона. - 2019. - № 8(59). -С. 17.

103. Модель интеллектуальной информационной системы для распознавания пользователей социальной сети с использованием биоинспирированных методов [Текст] / А. Н. Самойлов, Н. Е. Сергеев, Д. Б. Дайебал, М. С. Кучерова // Инженерный вестник Дона. - 2018. - № 4(51). - С. 137. - EDN MTCKUT.

104. Дайебал, Д. Б. Обзор методов и подходов в области распознавания визуального отслеживания для объектов в пространстве [Текст] / Дайебал, Д. Б. // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности : Сборник статей XXII Международная научно-практическая конференция, Москва,31 мая 2019 г. Москва: НИЦ «Актуальноноц.РФ»,2019 г.-С.100-103 0,25 п. л.

105. Дайебал, Д. Б. Обзор методов визуального отслеживания объектов в пространстве [Текст] / Д. Б. Дайебал // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности : Сборник статей VI Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов, магистрантов и студентов, Таганрог, 06-12 апреля 2020 года. - Таганрог: Южный федеральный университет, 2020. - С. 458- 461. - 0,25 п. л.

106. J. Canny, "A Computational Approach to Edge Detection," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-8, no. 6, pp. 679-698, Nov. 1986, doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851.

107. Y. Chien, "Pattern classification and scene analysis," in IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 19, no. 4, pp. 462-463, August 1974, doi: 10.1109/TAC.1974.1100577.

108. Номерчук, А. Я. Об одном из способов управления взлетом и посадкой вертолета [Текст] / А. Я. Номерчук, Н. Е. Сергеев // Перспективные системы и задачи управления : Материалы XII Всероссийской научно-практической конференции и VIII молодежной школы-семинара "Управление и обработка информации в технических системах", Домбай, 03-07 апреля 2017 года. -Домбай: Южный федеральный университет, 2017. - С. 271-282.

109. Приказ Минтранса РФ от 4 марта 2011 г. № 69 "Об утверждении Федеральных авиационных правил «Требования к посадочным площадкам, расположенным на участке земли или акватории».

110. Приложение 14 к Конвенции о международной гражданской авиации. Аэродромы. Том II. Вертодромы. - ИКАО (ICAO), 2009. - 3-е изд.

111. Косова, А. Е. Автоматическая посадка малых беспилотных летательных аппаратов с использованием компьютерного зрения [Текст] / А. Е. Косова, А. М. Кориков // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2017. - Т. 20, № 3. - С. 191-196.

- DOI 10.21293/1818-0442-2017-20-3-191-196.

112. Россолов, Р. А. Автономная система позиционирования БПЛА в замкнутом пространстве с использованием компьютерного зрения [Текст] / Р. А. Россолов, Р. А. Лысков, Н. Н. Давыдов // Проектирование и технология электронных средств. - 2018. - № 3. - С. 14-17.

113. Сергеев, Н. Е. Нечеткие модели инструментальных двигательных действий оператора [Текст] / Н. Е. Сергеев. - Ростов-на-Дону : изд-во Ростовского. ун-та, 2004. - 135 с. - ISBN 5-9275-0113-3.

114. Сергеев, Н. Е. Моделирование инструментальных двигательных действий оператора: специальность 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ", 05.13.17 "Теоретические основы информатики" : дис.. .док-ра техн. наук / Сергеев Николай Евгеньевич. - Таганрог, 2004. - 32 с.

- EDN NIAAIP.

115. Сергеев, Н. Е. Представление перемещения объектов в пространстве при помощи лингвистических переменных [Текст] / Н. Е. Сергеев. - 2004. - № 1(36).

- С. 270-273.

116. Синтез цвета // Фотокинотехника: Энциклопедия / Гл. ред. Е. А. Иофис.

- Москва. : Советская энциклопедия, 1981. — 447 с.

117. Уэно, Исидзука. Представление и использование знаний: пер. с япон. ; под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. - Москва. : Мир, 1989.

118. Минский М. Фреймовое представление знаний. -Москва. : Энергия, 1979.

119. Ле, Н. В. Обзор подходов к проектированию медицинской системы дифференциальной диагностики [Текст] / Н. В. Ле, В. А. Камаев, Д. П. Панченко, О. А. Трушкина // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2014. - Т.20. - №6 - С. 50-58.

120. Давыдов, О. И. Метод определения позиции и ориентации мобильного робота с лазерным сканером [Текст] / О. И. Давыдов, А. К. Платонов // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2015. № 45. 20 с. URL: http://library.keldysh.ru/preprint. asp?id=2015-45.

121. Дайебал, Д. Б. Д. Представление знаний в интеллектуальной системе управления взлетом и посадкой робота-вертолета на основе фреймовой модели [Текст] / Д. Б. Д. Дайебал // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. -2022. - № 1(296). - С. 77-84. - DOI 10.53598/2410-3225-2021-1-296-77-84.

122. Daiebel, Ja. Approach to the automatic generation of rules for a fuzzy controller in the process of learning with a teacher / Ja. Daiebel, N. Sergeev // 20th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2020, Albena, 18-24 августа 2020 года. Vol. 2.1. - Sofia: Общество с ограниченной ответственностью СТЕФ92 Технолоджи, 2020. - P. 59-66. - DOI 10.5593/sgem2020/2.1/s07.008.

123. Аверкин, А. Н. Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм [Текст] / А. Н. Аверкин, Е. Ю. Головина, А. Е. Сергиевский // Известия РАН. Теория и системы управления, 1997.- № 5.

124. Averkin, A. "Fuzzy logics simulation technology in general strategy of intelligent systems designing," Proceedings of North American Fuzzy Information Processing, Berkeley, CA, USA, 1996, pp. 593-597, doi: 10.1109/NAFIPS.1996.534803.

125. Аверкин, А. Н. Система настройки модели нечеткого регулятора на логику пользователя [Текст] / А. Н. Аверкин, Е. Ю. Головина, П. Г. // Труды VI-й нац. конф. с междунар. участием (КИИ-98). - Пущино. ОНТИ. ИФПБ РАН, 1998. - Т. 1.

126. Красовский, А. А. и др. Современная прикладная теория управления: Оптимизационный подход в теории управления [Текст] / А. А. Красовский ; под ред. А. А. Колесникова. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. Ч. 1. - 400 с.

127. Дайебал Д. Б. Метод автоматического управления взлетом и посадкой для одновинтового робота-вертолёта [Текст] / Д. Б. Дайебал // Инженерный вестник Дона. - 2022. - № 4.

128. Усков, А. А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики [Текст] / А. А. Усков, В. В. Круглов. - Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. - 177 с.

129. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление [Текст] / А. Пегат ; пер. с польского. - Москва.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. - 798 с.

5. J. &. P. Consulting, «Рынок беспилотных летательных аппаратов / дронов (БПЛА) в России и в мире», 2016.

130. Grocholsky, B; DeFranco, P; Cover, H; Singh, A; Singh, S. "Robust autonomous ship deck landing for rotorcraft,'' in Proc. AHS 72nd Annu. Forum, West Palm Beach, FL, USA, May 2016, pp. 1-4.

131. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика [Текст] / В. В. Круглов, В. В. Борисов. - Москва: Горячая линия-телеком, 2001.

Приложение 1 (Акт о внедрении)

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по образовательной деятельности и информационным технологиям ФГАОУ ВО Южный ный университет [жзико-математических

П.В. Махно '„¿(■ар-тО... 2023 г.

АКТ

об использовании в учебном процессе кафедры вычислительной техники результатов, полученных в диссертации Дайебал Джаффар Бакер Джабар на тему «МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПИЛОТИРОВАНИЯ РОБОТА-ВЕРТОЛЁТА НА ЭТАПЕ ВЗЛЁТА И ПОСАДКИ», представленной на соискание ученой степени кандидата

технических наук

Комиссия в составе: А.Е. Лызь - к.т.н., зам. директора Института компьютерных технологий и информационной безопасности (ИКТИБ) ЮФУ, А.Н. Самойлова - к.т.н., заведующего кафедрой ВТ, В.II. Пуховского - к.т.н., доцента кафедры В.Т., руководителя основной образовательной программы пи направлению 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, М.Ю. Поленова - к.т.н., доцента кафедры В.Т., руководителя основной образовательной программы по направлению 09.04.01 Информатика и вычислительная техника настоящим актом подтверждает, что следующие теоретические и практические результаты диссертации Дайебал Джаффар Бакер Джабара используются в учебном процессе для формирования компетенций обучающихся:

1. Метод и алгоритм поиска объектов с использованием видеокамеры;

2. Метод определения положения робота, снижающий вычислительную нагрузку на аппаратное обеспечение бортовой системы управления;

3. Модель кодирования информации о положении объектов в виде интенсивности цветов в модели RGB, приводящая к отсутствию необходимости в дополнительных операциях для вычисления значений переменных для описания положения наблюдаемого объекта;

4. Методика генерации правил для нечеткого регулятора в процессе обучения с учителем.

Перечисленные результаты используются в учебном процессе по следующим учебным дисциплинам:

1. Представление и использование знаний в интеллектуальных системах;

2. Представление и использование знаний в высокопроизводительных вычислительных системах;

3. Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений;

4. Математические и алгоритмические основы интеллектуальных систем.

Зам. директора

Института компьютерных технологий и информационной безопасности, к.т.н.

А.Е. Лызь

Заведующий

кафедрой Вычислительной техники, к.т.н. Доцент

кафедры Вычислительной техники, к.т.н. Доцент

кафедры Вычислительной техники, к.т.н.

А.Н. Самойлов

В.Н. Пуховский

М.Ю. Поленов