Построение оптимальной схемы информационного обмена системы адаптивного управления движением группы беспилотных летательных аппаратов
https://doi.org/10.18255/1818-1015-2023-1-16-26
Аннотация
В работе рассмотрена задача моделирования информационного обмена адаптивной системы управления движением группы беспилотных летательных аппаратов (БЛА). Движение группы БЛА осуществляется в соответствии с адаптивным алгоритмом оптимального управления пространственной перестройкой. Оптимальные управления строятся обеспечивающими минимум общей затрачиваемой энергии. Параметры математической модели движения группы БЛА уточняются в процессе полета в соответствии с изменяющимися внешними условиями. В соответствии с этим уточняются управляющие воздействия. Это требует значительных вычислительных ресурсов и накладывает особые требования на систему информационного обмена между БЛА и пунктом управления. Предложена схема информационного обмена между БЛА и пунктом управления, позволяющая рассчитать оптимальные параметры передающих устройств.
Ключевые слова
информационный обмен,
оптимальное управление,
оптимальная траектория,
группа беспилотных летательных аппаратов
MSC2020: 49J15
Об авторах
Леонид Николаевич Казаков
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
Евгений Павлович Кубышкин
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
Дмитрий Эзрович Палей
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
Список литературы
1. M. Wang and J. N. K. Liu, “Fuzzy logic-based real-time robot navigation in unknown environment with dead ends.,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 56, no. 7, pp. 625–643, 2008, doi: 10.1016/j.robot.2007.10.002.
2. M. M. Mohamad, M. W. Dunnigan, and N. K. Taylor, “Ant colony robot motion planning,” EUROCON 2005: Intern. conf. on computer as a tool (Belgrade, Serbia, November 21-24, 2005) , vol. 1, pp. 213–216, 2005, doi: 10.1109/EURCON.2005.1629898 .
3. H.-P. Huang and S.-Y. Chung, “Dynamic visibility graph for path planning.,” IEEE-RSJ intern. conf. on intelligent robots and systems: IROS 2004 (Sendai, Japan, Sept. 28 - Oct. 2, 2004) , vol. 3, pp. 2813–2818, 2004, doi: 10.1109/IROS.2004.1389835 .
4. J. O. Wallgrun, “Voronoi graph matching for robot localization and mapping,” Transactions on computational science IX. B.: , pp. 76–108, 2010, doi: 10.1007/978-3-642-16007-3_4.
5. S. M. LaValle, “Planning algorithms,” Camb.; N.Y.: Camb. Univ. Press, p. 826, 2006.
6. K. Yang and S. Sukkarieh, “3D smooth path planning for a UAV in cluttered natural environments ,” IEEE/RSJ intern. conf. on intelligent robots and systems: IROS 2008 (Nice, France, Sept. 22-26, 2008) , pp. 794–800, 2008, doi: 10.1109/IROS.2008.4650637.
7. J. J. Kuffner and S. M. LaValle, “RRT-connect: An efficient approach to to single-query path planning ,” IEEE intern. conf. on robotics and automation: ICRA’2000 (San Francisco, CA, USA, April 24-28, 2000) , vol. 2, pp. 995–1001, 2000, doi: 10.1109/ROBOT.2000.844730.
8. N. H. Sleumer and N. Tschichold-Gurman, Exact cell decomposition of arrangements used for path planning in robotics. Zurich: Inst. of Theoretical Computer Science, 1999.
9. L. De Filippis, G. Guglieri, and F. Quagliotti, “A minimum risk approach for path planning of UAVs ,” J. of Intelligent and Robotic Systems , vol. 61, no. 1, pp. 203–219, 2011.
10. L. De Filippis, G. Guglieri, and F. Quagliotti, “Path planning strategies for UAVs in 3D environments,” J. of Intelligent and Robotic Systems , vol. 65, no. 1, pp. 247–264, 2012.
11. S. Osher and J. A. Sethian, “Fronts propagating with curvature-dependent speed:algorithms based on Hamilton-Jacobi formulations,” J. of Computational Physics , vol. 79, no. 1, pp. 12–49, 1988.
12. S. Avasker et al., “A method for stabilization of drone flight controlled by autopilot with time delay,” SN Applied Sciences , vol. 2, no. 225, pp. 1–12, 2020.
13. P. Eickhoff, Osnovy identichnosti sistem upravleniya . M.: Mir, 1975.
14. A. G. Aleksandrov, Optimalnye i adaptivnye sistemy. M.: Vyshay shkola, 1989.
15. C. Cao and N. Hovakimyan, “L1 adaptive controller for systems with unknown time-varying parameters and disturbances in the presence of non-zero trajectory initialization error,” International Journal of Control , vol. 81, no. 7, pp. 1147–1161, 2008.
16. A. I. Gavrilov, C. M. Tu, and E. A. Budnikova, “Synthesis of Automatic Control System Quadrocopter,” Collection of Scientific Tr. "Management In Marine And Aerospace Systems" (UMAS–2014), pp. 621–624, 2014.
17. J. Borenstein and Y. Koren, “The vector field histogram-fast obstacle avoidance for mobile robots,” IEEE Trans. on Robotics and Automation., vol. 7, no. 3, pp. 278–288, 1991, doi: 10.1109/70.88137 .
18. I. Ulrich and J. Borenstein, “VFH+: Reliable obstacle avoidance for fast mobile robots,” IEEE intern. conf. on robotics and automation (Leuven, Belgium, May 20, 1998): vol. 2, pp. 1572–1577, 1998, doi: 10.1109/ROBOT.1998.677362.
19. E. P. Kubyshkin, L. N. Kazakov, and D. I. Sterin, “Mathematical modeling of flight reconfiguration of a unmanned aerial vehicles group ,” 2018 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications, SYNCHROINFO 2018, doi: 10.1109/SYNCHROINFO.2018.8457015.
20. L. N. Kazakov, V. A. Botov, and E. P. Kubyshkin, “Adaptive Algorithm for Flight Restructuring of a Group of Unmanned Aerial Vehicles ,” 2022 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications, 2022, doi: 10.1109/SYNCHROINFO55067.2022.9840955.
21. V. F. Zhuravlev, “Fundamentals of theoretical mechanics ,” M.: Fizmatlit, 2001.
22. Y. I. Degtyarev, Operations research. M.: M.: Vyshay shkola, 1986.
Рецензия
Для цитирования:
Казаков Л.Н., Кубышкин Е.П., Палей Д.Э. Построение оптимальной схемы информационного обмена системы адаптивного управления движением группы беспилотных летательных аппаратов. Моделирование и анализ информационных систем. 2023;30(1):16-26. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2023-1-16-26
For citation:
Kazakov L.N., Kubyshkin E.P., Paley D.E. Construction of an Adaptive Motion Control System Optimal Information Exchange Scheme for a Group of Unmanned Aerial Vehicles. Modeling and Analysis of Information Systems. 2023;30(1):16-26. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2023-1-16-26
Просмотров:
373
Послать статью по эл. почте 