АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

Аннотация: Повышение интереса к беспилотным летательным аппаратам вызвано их успешным применением при решении задач в различных областях человеческой деятельности. Предложены метод и алгоритмы генерации сложных пространственных траекторий летательных аппаратов. Ставится задача разработки системы автоматического управления этим БПЛА.

Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, система управления, общее воздушное пространство, автоматическое управление, сложная пространственная траектория, автоматическая генерация траектории

Одним из препятствий, стоящих на пути повсеместного применения беспилотных летательных аппаратов, является проблема сертификации для полётов в общем воздушном пространстве, что, в свою очередь, является следствием отсутствия эффективной системы управления.

Область применения и назначение беспилотного летательного аппарата зависит от его принадлежности к определенному классу.

Критериев классификации беспилотных летательных аппаратов выделено немало, среди основных можно отметить такие, как:

•        аэродинамическая схема;

•        габаритно-весовые характеристики;

•        дальность действия;

•        масштаб применения;

•        принадлежность.

Следует отметить что возможна ситуация, в которой один БПЛА может относиться к нескольким классам одновременно. Это связано с появлением новых беспилотных летательных аппаратов, превосходящих по одной или нескольким характеристикам «старые», классифицированные варианты.

БПЛА применяются в самых различных сферах: сельское хозяйств, лесное хозяйство, строительство, геодезия, метеорология, картография, экология, сфера безопасности и т.д.

Беспилотные летательные аппараты также применяются в геодезических изысканиях при строительстве, для составления кадастровых планов промышленных объектов, транспортной инфраструктуры, поселков, дачных массивов, в маркшейдерском деле для определения объемов горных выработок и отвалов, при учете движения сыпучих грузов в карьерах, портах, горнообогатительных комбинатах, для создания карт, планов и ЗЭ-моделей городов и предприятий.

Беспилотники используются при мониторинге линий электропередач (определение зарастания, провисания проводов, деформации опор, повреждений изоляторов и проводов), трубопроводов (выявление врезок, незаконных построек, зарастания), дорог (выявление деформации насыпи, дефектов полотна), для мониторинга госграницы, особо охраняемых объектов, зон аэропортов (выявление изменений, выявление незаконных построек), акваторий портов и др. Эти аппараты также применяются для обнаружения лесных пожаров, при ликвидации чрезвычайных ситуаций, отслеживании нарушителей ПДД, для проводки судов во льдах. Используют их и в потребительском секторе — для съемки спортивных соревнований, рекламных роликов. [1, 52-54]

Область применения беспилотных летательных аппаратов постоянно расширяется: например, NASA использует беспилотники для изучения ураганов, а немецкая Deutsche Bahn применяет беспилотные летательные аппараты для защиты от вандалов вагонов железнодорожных поездов.

Основным преимуществом БПЛА является полное или частичное исключение человеческого фактора, что позволяет минимизировать риск потери человеческих ресурсов при выполнении поставленной задачи и исключить возможность угрозы жизни человека. К прочим достоинствам использования беспилотного летательного аппарата можно отнести: уменьшение стоимости производства работ и меньшее количество регламентных операций, по сравнению с пилотируемой техникой, отсутствует необходимость в высококвалифицированной технической помощи при обслуживании, значительно легче обеспечить безопасность на объекте работ, а в случае использования беспилотника многократного действия необходимо отметить и значительный срок эксплуатации беспилотника.

Для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) можно выделить ряд задач, связанных с планированием и реализацией сложных пространственных движений, которые в последние годы привлекают большое внимание. К этому ряду относится задача нахождения допустимого пути летательного аппарата в трехмерном пространстве, огибающего статические препятствия, а также связанные с ней задачи путевой и траекторной стабилизации.

Задача построения допустимого пути в пространстве решается, как правило, в два этапа. Па первом этапе формируется набор точек в пространстве, заданных своими координатами. Для решения этой задачи используют различные алгоритмы на графах [1-3], методы случайных деревьев [4,5], а также множество других методов (см. обзор [6], а также работы [7-8]). Отметим также метод планирования траектории для летательных аппаратов военного назначения, в котором учитываются различные риски [6].

На втором этапе по сформированному набору путевых точек в трехмерном пространстве строится параметрическая кривая требуемой степени гладкости [9], которая и рассматривается в качестве пути следования летательного аппарата.

Реализация движения вдоль построенного пути в пространстве осуществляется в рамках задач путевой или траекторией стабилизации. Эти задачи различаются тем, что при путевой стабилизации не контролируется время движения по траектории, а само движение планируется, как правило, с постоянной скоростью.

В рамках задачи путевой стабилизации большое внимание уделяется плоскому движению. Обзор основных подходов для случая плоских путей можно найти в [5]. Отметим, что многие алгоритмы, приведенные в [8], могут быть обобщены и на общий, неплоский случай.

Задача прокладки допустимой траектории отличается от задачи прокладки пути временной привязкой: нужно обеспечить пролет путевых точек в заданные моменты времени. Такую задачу часто называют задачей прокладки 40-траектории. При наличии дополнительных условий в путевых точках, например, значении модуля вектора скорости или другой величины) говорят о 5D-траекториях. Наличие дополнительных условий существенно усложняет задачу.

Заметим, что и задача стабилизации движения по заданной программной траектории для нелинейных систем требует применения более сложных техник [5,9] по сравнению с задачей путевой стабилизации.

При заданной пространственной траектории расчет управлений можно проводить на основе метода обратных задач динамики с привлечением современных дифференциально­-геометрических методов нелинейной теории управления.

Несомненным достоинством представленной системы является реализация управления группой беспилотных летательных аппаратов. Также к достоинствам можно отнести то что используемая схема взаимодействия процессов позволяет избежать многих проблем, связанных с управлением данными процессов, и при организации доступа одних процессов к данным других процессов.

К существенным недостаткам относятся сложность реализации используемых алгоритмов управления, сложность интеграции программного обеспечения, и недостаточная защищенность системы управления в целом. Следует также обратить внимание на используемое системой распределенного управления оборудование и возможные трудности при интеграции программного обеспечения.

На основании представленной выше информации можно сделать вывод о необходимости разработки системы управления для беспилотного летательного аппарата, с возможностью использования системы управления не только для одного объекта, но и для группы объектов.

При обеспечении управления группой беспилотных летательных аппаратов важно обратить внимание на такие особенности как:

•        взаимодействие БПЛА в группе;

•        обеспечение получения и передачи информации;

•        контроль группы в целом.

Взаимодействие беспилотников в группе представляет собой управление действиями БПЛА и контроль их выполнения, обеспечение безопасности полета, то есть предотвращение действий, имеющих нежелательные для объекта системы управления последствия, например избежание столкновений, оценка относительного положения группы и её объектов.

Получение и передача информации представляет собой обеспечение связи между объектами системы управления, например между беспилотниками, наземным комплексом, и со сторонними доверенными субъектами.

Такая особенность как контроль группы в целом включает в себя определение местоположения группы и элементов системы (здесь имеется в виду навигация, то есть использование спутника для определения географического положения группы и её объектов, а также положение объектов системы управления), учет количества объектов системы, определение масштабов группы.

При разработке и проектировании систем управления важной особенностью также является то, что современный уровень развития технологий позволяет использовать множество алгоритмических и структурных решений, представляющих собой неполное математическое описание, т.е. не учитывающие определенные состояния, и неспособные дать реальное и адекватное представление о поведении системы. Значительное упрощение используемых параметров и недостаточное их количество не дают при моделировании системы управления и оценке результатов достоверной и корректной информации. Таким образом, при постановке задачи также следует предусмотреть и возможность изменения поведения системы вследствие изменений внешней среды.

Список литературы:

1. Яковлев К.С., Баскин Е.С. Графовые модели в задаче планирования траектории на плоскости // Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. № 1. С. 5-12.
2. Алдошин Д.В. Планирование пространственных маршрутов для БПЛА с использованием поиска на графах // Молодежный научно-технический вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электр. журнал. 2013. № 2. Режим доступа: http://sntbul.bmstu.ru/doc/551948.html (дата обращения 01.05.2015).
3. LaValle S.M. Motion Planning // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2011. Vol. 18, no. 1. P. 79-89. DOI: 10.1109/MRA.2011.940276
4. Lee D., Shim D.H. RRT-Based Path Planning for Fixed-Wing UAVs with Arrival Time and Approach Direction Constraints // Proc. of 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Orlando, FL, USA, May 27-30, 2014. P. 317-328.
5. De Filippis L., Guglieri G., Quagliotti F. Path Planning Strategies for UAVS in 3D Environments // Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2012. Vol. 65, no. 1-4. P. 247-264. DOI:10.1007/s10846-011-9568-2
6. Kamyar K., Taheri E. Aircraft Optimal Terrain/Threat-Based Trajectory Planning and Control // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2014. Vol. 37, no. 2. P. 466-483. DOI:ь10.2514/1.61339Математика и Математическое моделирование. МГТУ им. Н.Э. Баумана 13
7. Malaek S., Kosari A. Novel Minimum Time Trajectory Planning in Terrain Following Flights // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2007. Vol. 43, no. 1. P. 2-12. DOI:10.1109/TAES.2007.357150
8. Крищенко А.П. Стабилизация программных движений нелинейных систем // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1985. № 6. С. 108-112.
9. Крищенко А.П. Синтез алгоритмов терминального управления для нелинейных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 1994. № 1. С. 48-57.