СОВРЕМЕННЫЕ ДОСТИЖЕНИЯ В ОРГАНИЗАЦИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

Аннотация. Статья посвящена последним достижениям в области использования беспилотных летательных аппаратов.  Рассмотрены принципиальные вопросы организации работы БПЛА. Отражены вопросы программной реализации беспилотных летательных аппаратов, предлагаются технические решения для их преодоления. Рассмотрены основные вопросы эксплуатации

Ключевые слова: БПЛА, навигация, программный комплекс, беспилотный летательный аппарат

Abstract. The article presents latest achievements in the field of specifics of unmanned aerial vehicles (UAVs). Principal questions of the organization of work UAV. Paper describes aspects of software implementation use of UAVs and suggests some engineering solutions to overcome them. The main issues of operation UAV.

Keywords: UAV, navigation, software, unmanned aerial vehicle.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) используются сегодня для решения множества задач в  различных сферах. Их применение особенно востребовано в условиях, опасных для жизни и деятельности человека, в местностях, проведение исследований в которых затруднено и т.д. БПЛА решают задачи в военной и гражданской сферах (картографирование, геологоразведка, охрана границ, мониторинг пожаров, опасных объектов и процессов, наблюдение в чрезвычайных ситуациях и др.). Поэтому вопросы организации полета и осуществления функций, возложенных на БПЛА, являются актуальными, постоянно находятся в поле зрения исследователей.

В зависимости от целей использования БПЛА, перед разработчиками встают проблемы программного обеспечения различного функционала БПЛА – зрения, навигации, ориентации и перемещения в сложных условиях, распознавания объектов, действия в ситуации неопределенности и др. Рассмотрим современные решения в области программного обеспечения БПЛА.

Оптимальное функционирование БПЛА обеспечивается посредством автоматической системы управления (САУ), выполняющей задачи обеспечения требуемых динамических свойств летательного аппарата, стабилизирующей угловое положение аппарата, автоматизации траекторного управления [6]. Интеллектуальное управление беспилотным летательным аппаратом должно иметь следующие свойства:

- живучесть (устойчивость к враждебным воздействиям);

- способность к обучению и адаптации;

- возможность включения новых компонентов;

- автономность (с учетом возможности потери связи с управляющим центром) [6, с. 84].

Функциональная схема управления беспилотным летательным аппаратом представлена на рис. 1.

Рисунок 1. Функциональная схема САУ БПЛА [6]

Бортовая (БАУ) и наземная (НАУ) аппаратура управления должна обеспечивать следующие режимы полета:

- взлет, посадка (в автоматическом, ручном режиме);

- полет в полуавтоматическом режиме;

- полет в автоматическом режиме по контрольным точкам, с отправкой телеметрии на НАУ.

Перспективным направлением в разработке САУ БПЛА выступает создание «интеллектуальной» авионики [6], снабженной программным обеспечением, способным при отказах систем действовать по альтернативному алгоритму управления, продолжая полет.

Одной из сложных проблем информационного обеспечения БПЛА остается необходимость поиска путей ориентации аппарата в сложных условиях. Наибольшее распространение сегодня получили спутниковые и инерциальные системы навигации. По мнению авторов некоторых исследований [1, с. 86], альтернатива названным системам может заключаться в использовании технологий машинного зрения, а именно, разработанного авторами исследования программного комплекса «Навигация». Предлагаемое решение заключается в применении сравнения получаемого БПЛА изображения с участком местности, на котором заранее выделены опорные объекты, позволяющие провести идентификацию изображения и местности. Авиасимулятор с открытым исходным кодом FlightGear позволяет задавать поле зрения камеры, создавать и управлять маршрутами, математическое обеспечение реализуется посредством библиотеки обработки изображений OpenCV [1].

А.Б. Бушуев с соавт. предлагает использовать систему технического зрения для распознавания в экстремальных условиях движущихся объектов, слежения (реализация на базе квадрокоптера ArDrone). Основой технического зрения выступают встроенные датчики и видеокамера. Применение метода Виолы-Джонса (алгоритм детектирования лица по признакам Хаара), реализованного на принципе контрастных участков,  позволяет при обнаружении заданного объекта выполнять слежение за ним и отправлять информацию на базу [2]. Алгоритм управления полетом за объектом слежения реализован посредством программы, написанной на открытом API, использовалась программа ArDrone-Control-.NET (открытые исходные коды, на языке С#).

Одно из важных направлений исследования в области программного обеспечения БПЛА – создание надежных систем навигации летательных аппаратов. Д.Н. Степанов отмечает, что одним из недостатков навигационного обеспечения БПЛА выступает необходимость привязки к данным систем спутниковой связи GPS/ГЛОНАСС, от качества сигналов которой зависит стабильность полета БПЛА. Приводятся особенности экспериментального образца программного комплекса «Навигатор-М», при этом для моделирования полета БПЛА, управления им применялись технологии машинного зрения, компьютерной графики. Использовался язык программирования C/C++. Платформой для разработки послужила программная нейросетевая система контроля и диагностики (НСКиД) [7].

Еще одним из актуальных вопросов в организации программного обеспечения БПЛА является вопрос повышения автономности летательных аппаратов, их способности к самообучению, возможности принятия нестандартных решений в сложных ситуациях, в ситуациях неопределенности, при возникновении препятствий и др. Подобные аспекты исследователями предлагается решать посредством использования нейронных сетей. С их помощью можно получить альтернативные решения в распознавании образов, выполнении прогнозов и др. [4, с. 47] Применение нейронных сетей повышает быстродействие системы и итоговую безопасность полета [5]. Одно из неоспоримых преимуществ искусственных нейронных сетей - их возможность к обучению.

В некоторых исследованиях отмечается, что для повышения надежности БПЛА, их возможности продолжать выполнение задачи даже при наличии повреждений в системе возможно применение дублирующих систем управления, действия которых основаны возможности использования многослойных нейронных сетей (обучающихся) для принятия решения в сложных условиях. Несмотря на повышение надежности управления, реализация подобного решения увеличивает нагрузку на БПЛА, что приводит к необходимости повышения грузоподъемности.

Одним из направлений использования БПЛА выступает их совместное использование (группы и комплексы), что рождает необходимость поиска путей организации управления группой и комплексом БПЛА. В этом направлении ведутся разработки по применению методов роевого интеллекта [3].

Итак, изучение современных достижений в области программного обеспечения беспилотных летательных аппаратов позволяет сделать следующие выводы. На современном этапе развития науки и техники проблема использования и оснащения БПЛА является одной из самых актуальных. Она пересекается с исследованиями в области искусственного интеллекта, машинного зрения, независимых навигационных систем, поиска путей повышения автономности БПЛА с увеличением их функциональности. БПЛА находят использование в различных областях, целями такого использования выступают: отслеживание наземных стационарных и движущихся объектов, поисковые функции, мониторинг состояния (среды и объектов), действия в агрессивных средах и сложных метеоусловиях, чрезвычайных обстоятельствах и ситуациях. В зависимости от назначения БПЛА в поле зрения исследователей находятся те или иные функциональные особенности. Можно заключить, что в настоящее время довольно активно исследования проводятся в следующих направлениях: поиск путей совершенствования систем навигации, увеличения скорости передвижения БПЛА в условиях неопределенности, в местностях со сложным рельефом и метеоусловиями, развитие систем зрения, распознавания объектов, а так же выработка программного обеспечения эффективного управления группами и комплексами БПЛА.

Список литературы:

1. Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Коблов Ю.С., Муравьев В.С., Стротов В.В., Фельдман А.Б. Автоматизация разработки и исследования алгоритмов машинного зрения для навигации беспилотных летательных аппаратов на базе специализированного программного комплекса // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2012. - № 3. – С. 85-91.
2. Бушуев А.Б., Литвинов Ю.В., Тюрин А.И., Шмигельский Г.М., Щаев Е.Г. Алгоритм управления беспилотными летательными аппаратами при проведении поисково-спасательных работ // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2017. - № 12. – С. 1124-1129.
3. Иванов Д.Я. Методы роевого интеллекта для управления группами малоразмерных беспилотных летательных аппаратов // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2011. № 3. – С. 221-229.
4. Кореванов С.В., Казин В.В. Искусственные нейронные сети в задачах навигации беспилотных летательных аппаратов // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2014. - № 201. – С. 46-49.
5. Михайлин Д.А. Нейросетевой алгоритм безопасного облета воздушных препятствий и запрещенных наземных зон // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2017. - № 4. – С. 18-24.
6. Прокопьев И.В., Бецков А.В. Структура системы управления беспилотных летательных аппаратов специального назначения // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». – 2012. - № 1. – С. 84-85.
7. Степанов Д.Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер // Программные продукты и системы. – 2014. –№ 1 (105). – С. 150-157.