Аеродинамічна модель групи безпілотних літальних апаратів у просторі з перешкодами.

Л. Романюк; І. Чихіра

doi:10.36910/6775-2524-0560-2020-38-10

Л. Романюк Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. https://orcid.org/0000-0002-2538-4026
І. Чихіра Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. https://orcid.org/0000-0002-8615-3635

DOI: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-10

Ключові слова: безпілотний літальний апарат, перешкоди, простір, аеродинамічна модель, політ.

Анотація

У статті досліджується аеродинамічна модель групи безпілотних літальних апаратів у просторі з перешкодами, побудову моделі здійснено на основі методів формування траєкторії Dubins та просторової теореми Піфагора, щодо годографа. У статті визначено, що одна з класичних траєкторій, яка використовується для маневру безпілотного літального апарату від однієї висоти до іншої це перетин круглої спіралі, яка проектується на площину X-Y у вигляді кола. У порівнянні з теоремою Піфагора, щодо годографа, довжина траєкторії спіралі буде більше, ніж будь-яка інша та більш точна за формою траєкторії. Визначено проблему обходу перешкод та наведено схему Dubins шляхів двох безпілотних літальних апаратів у навколишньому середовищі з перешкодами. На основі зазначеної схеми описано алгоритм перепланування шляху БПЛА2 з регулюванням кривизни за допомогою проміжної точки, що винесено на другій схемі. Зазначається, що для застосування БПЛА, важливо, щоб безперервність кривизни була пропорційна бічному прискоренню БПЛА, як наслідок, необхідно мати контрольовану кривизну на кордонах кривих інтерполяції, а також накласти обмеження максимальної кривизни.

Посилання

The Technique of Building an Intelligent System for Automatic Control of an Unmanned Aerial Vehicle / RO Bieliakov, HD Radzivilov, OD Fesenko, VV Vasylchenko, OH Tsaturian, AV Shyshatskyi, VP Romanenko. [Text]: Radio Electronics, Computer Science, Control. – 2019. – No. 1– P. 218-229.

Bondarev DI, Kucherov, DP, Shmelova TF. Group Flight Models of Unmanned Aerial Vehicles Using Graph Theory . [Text]: Science and Technology of the Air Force of Ukraine. – 2015. – Is. 3 (20). – P. 68–75.

Bondariev DI, Dzhafarzade RT, Kozub, AM. Efficiency of Group Flights of Unmanned Aerial Vehicles. [Text]: Information Processing Systems, KNAFU. – 2014. – Is. 6 (122). –Pp. 9-14.

Danik YuH, Balytskyi II. Methods of Determining the Safety Environment of Unmanned Aerial Vehicles // Science-based Technologies. – 2018. – No. 4 (40). – P. 526–534.

Danyk YuH, Katerynchuk IS, Balytskyi II. Methods of Ensuring the Safety of the Use of UAVs when Performing Special Tasks in Difficult Conditions / YuH Danyk, IS Katerynchuk, II Balytskyi. Modern Information Technologies in the Sphere of Security and Defence. – 2017. – No. 3 (30). – P. 80–89.

Mu C. Neural-network-based adaptive guaranteed cost control of nonlinear dynamical systems with matched uncertainties / C Mu, D. Wang. Neurocomputing. – 2017. – Vol. 245. – P. 46–54.

Lin Z. Relative ordering learning in spiking neural network for pattern recognition / Z Lin, D Ma, J Meng, L Chen . Neurocomputing. – 2018. – Vol. 275. – P. 94–106.

Yu J. Machine learning and signal processing for big multimedia analysis / J. Yu, J. Sang, X. Gao. Neurocomputing. – 2017. – Vol. 257. – P. 1–4.

Online adaptive optimal control for continuous-time nonlinear systems with completely unknown dynamics / Y Lv, J Na, Q Yang et al. International Journal of Control. – 2016. – Vol. 89. – P. 99–112.

Automatically Designing CNN Architectures Using Genetic Algorithm for Image Classification / Y Sun, B Xue, M Zhang, GG. Yen] . Cornell University Libreri. – Electronic data. – 2018. – Mode of access: https://arxiv.org/abs/1808.03818

Choice of the Optimal Flight Path of an Aircraft [Electronic resource] / VS Palamarchuk, OV Poliukhovych, OYe Luppo . Measurement and Computing Hardware in Technological Processes, 2015. – No. 4’(53). – P. 180-185.