|
DOI: 10.14489/vkit.2023.12.рр.003-010
Евдокименков В. Н., Ермаков П. Г., Гоголев А. А.
ПОСТРОЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТА ОБЛЕТА НЕОБОРУДОВАННЫХ ВЕРТОДРОМОВ
(с. 3-10)
Аннотация. Рассмотрена задача построения оптимального маршрута облета необорудованных площадок беспилотным воздушным судном (БВС) вертолетного типа в целях поиска вертодрома, пригодного для осуществления экстренной посадки. Приведено описание математических моделей, составляющих основу алгоритма оптимального построения маршрута. Принятие решения по перелету к той или иной необорудованной площадке происходит на основе вероятностного критерия, учитывающего следующую информацию: вероятность пригодности того или иного необорудованного вертодрома, вероятность отказа бортовых систем БВС, неточность определения собственного местоположения, ошибки позиционной информации цифровой карты местности (ЦКМ). Проведено сравнение вычислительных затрат алгоритмов планирования маршрута облета, на основе которого предлагается использовать комбинированный подход для отыскания оптимального маршрута облета необорудованных вертодромов в зависимости от располагаемого времени на его получение. Представлены результаты имитационного моделирования разработанного оптимального алгоритма для оценки его работоспособности в условиях вариабельности параметров вероятностной функции потерь.
Ключевые слова: необорудованный вертодром; цифровая карта местности; метод динамического программирования; генетический алгоритм.
Evdokimenkov V. N., Ermakov P. G., Gogolev A. A.
СONSTRUCTION OF AN OPTIMAL ROUTE FOR OVERFLYING UNPREPARED LANDING PADS
(рр. 3-10)
Abstract. The problem of constructing an optimal route for overflying unprepared landing pads by the unmanned aerial vehicle (UAV) helicopter type in purpose to choose a useful unprepared landing to make an emergency landing is considered. The description of mathematical models that form the basis of the optimal algorithm of unprepared landing pads overflying is given. The decision to fly to an unprepared landing pad is based on the probabilistic criterion that considers the next following information: the probability of availability of an unprepared landing pad, the probability of failure of the UAV’s helicopter type onboard system, the error of a digital elevation map (DEM) positional information, the error of the UAV’s helicopter type coordinates information and the flight specifications of the UAV helicopter type.The comparison of the computational time of the algorithms of unprepared landing pads overflying is completed. The combined approach to find an optimal route for overflying unprepared landing pads depending on the computational time to solve it is proposed to use. The results of a simulation modelling of the proposed optimal algorithm for the estimation of its efficiency under conditions of variability of parameters of the probabilistic loss function are presented.
Keywords: Unprepared landing pad; Digital elevation map; Dynamic programming method; Genetic algorithm.
В. Н. Евдокименков, П. Г. Ермаков (Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
А. А. Гоголев (ФАУ «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Россия, Москва)
V. N. Evdokimenkov, P. G. Ermakov (Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
A. A. Gogolev (FAA "State Research Institute of Aviation Systems" SSC RF Moscow, Russia)
1. Ермаков П. Г., Евдокименков В. Н., Гоголев А. А. Определение угла наклона необорудованной посадочной площадки беспилотного воздушного судна вертолетного типа на основе информации цифровой карты местности // Труды МАИ. 2023. № 132. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=176860 (дата обращения: 01.11.2023).
2. ГОСТ 27.002‒89. Межгосударственный стандарт. Надежность в технике. Основные понятия.
3. ГОСТ 27.310–95. Межгосударственный стандарт. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов.
4. Обеспечение безопасности испытаний беспилотных летательных аппаратов военного и специального назначения / Е. А. Антохин, Н. Н. Панасенко и др. // Известия института инженерной физики. 2019. № 2(52). С. 71‒76.
5. ГОСТ Р 27.013–2019. Национальный стандарт Российской Федерации. Надежность в технике. Методы оценки показателей безотказности. М.: Стандартинформ, 2019. 42 с.
6. Ромасевич В. Ф., Самойлов Г. А. Практическая аэродинамика вертолетов. М.: Военное изд-во Министерства обороны СССР, 1980. 384 c.
7. Браверман А. С., Вайнтруб А. П. Динамика вертолета. Предельные режимы полета. М.: Машиностроение, 1988. 280 c.
8. Брамвелл А. Р. С. Динамика вертолетов. М.: Машиностроение, 1982. 367 c.
9. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов / пер. с англ. А. О. Слисенко. М.: Мир, 1979. 536 c.
10. Алгоритмы: построение и анализ / Т. Х. Кор¬мен, Ч. И. Лейзерсон, Р. Л. Ривест, К. Штайн. М.: Издательский дом «Вильямс», 2011. 1296 c.
11. Род С. Алгоритмы и практическое применение. М.: Изд-во «Э», 2016. 544 с.
12. Дасгупта С., Пападимитриу Х., Вазирани У. Алгоритмы. М.: МЦНМО, 2014. 320 с.
13. Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. М.: ДМК-Пресс, 2020. 940 с.
14. Штовба С. Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях. 2003. № 4. С. 70–75.
15. Лебедев Г. Н., Мирзоян Л. А., Ефимов А. В. Нейросетевое планирование групповых действий ЛА при наблюдении заданной группы подвижных объектов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. № 11. С. 60–65.
16. Reinforcement Learning for the Travelling Salesman Problem with Refueling / André L. C. Ottoni, Erivelton G. Nepomuceno et al. // Complex & Intelligent Systems. 2022. No. 8. P. 2001–2005.
17. A Comparative Analysis of Travelling Salesman Solutions from Geographical Information Systems / K. M. Curtin, G. Voicu et al. // Transactions in GIS. 2014. No. 18(2). P. 286–301.
18. Abdulkarim H. A., Alshammari I. F. Comparison of Algorithms for Solving Travelling Salesman Problem // International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT). 2015. No. 4(6). P. 76–79.
19. Беллман Р. Применение динамического программирования к задаче о коммивояжере // Кибернетический сборник. М.: Мир, 1964. Т. 9. С. 219–228.
20. Genetic Algorithms for the Travelling Salesman Problem: A Review of Representations and Operators / P. Larraňaga, C. M. H. Kuijpers, R. H. Murga et al. // Artificial Intelligence Review. 1999. No. 13. P. 129–170.
1. Ermakov P. G., Evdokimenkov V. G., Gogolev A. A. (2023). Determination of the angle of inclination of an unequipped landing pad of an unmanned helicopter-type aircraft based on the information of a digital terrain map. Trudy MAI. 132. Moscow. Retrieved from https://trudymai.ru/published.php?ID=176860 (Accessed: 01.11.2023). [in Russian language].
2. Interstate standard. Reliability in technology. Basic concepts. Ru Standard No. GOST 27.002‒89. [in Russian language]
3. Interstate standard. Reliability in technology. Analysis of types, consequences and criticality of failures. Ru Standard No. GOST 27.310–95. [in Russian language]
4. Antohin E. A., Panasenko N. N. et al. (2019). Ensuring the safety of testing unmanned aerial vehicles for military and special purposes. Izvestiya instituta inzhenernoy fiziki, 52(2), 71 ‒ 76. [in Russian language]
5. National standard of the Russian Federation. Reliability in technology. Methods for assessing reliability indicators. (2019). Ru Standard No. GOST R 27.013–2019. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
6. Romasevich V. F., Samoylov G. A. (1980). Practical aerodynamics of helicopters. Moscow: Voennoe izdatel'stvo Ministerstva oborony SSSR. [in Russian language]
7. Braverman A. S., Vayntrub A. P. (1988). Helicopter dynamics. Limit flight modes. Moscow: Mashinostroenie. [in Russian language]
8. Bramvell A. R. S. (1982). Dynamics of helicopters. Moscow: Mashinostroenie. [in Russian language]
9. Aho A., Hopkroft Dzh., Ul'man Dzh. (1979). Construction and analysis of computational algorithms. Moscow: Mir. [in Russian language]
10. Kormen T. H., Leyzerson Ch. I., Rivest R. L., Shtayn K. (2011). Algorithms: construction and analysis. Moscow: Izdatel'skiy dom «Vil'yams». [in Russian language]
11. Rod S. (2016). Algorithms and practical application. Moscow: Izdatel'stvo «E». [in Russian language]
12. Dasgupta S., Papadimitriu H., Vazirani U. (2014). Algorithms. Moscow: MTsNMO. [in Russian language]
13. Saymon D. (2020). Evolutionary optimization algorithms. Moscow: DMK-Press. [in Russian language]
14. Shtovba S. D. (2003). Ant algorithms. Exponenta Pro. Matematika v prilozheniyah, (4), 70 – 75. [in Russian language]
15. Lebedev G. N., Mirzoyan L. A., Efimov A. V. (2009). Neural network planning of group actions of aircraft when observing a given group of moving objects. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie, (11), 60 – 65. [in Russian language]
16. André L. C. Ottoni, Erivelton G. Nepomuceno et al. (2022). Reinforcement Learning for the Travelling Salesman Problem with Refueling. Complex & Intelligent Systems, (8), 2001 – 2005.
17. Curtin K. M., Voicu G. et al. (2014). A Comparative Analysis of Travelling Salesman Solutions from Geographical Information Systems. Transactions in GIS, 18(2), 286 – 301.
18. Abdulkarim H. A., Alshammari I. F. (2015). Comparison of Algorithms for Solving Travelling Salesman Problem. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 4(6), 76 – 79.
19. Bellman R. (1964). Application of dynamic programming to the traveling salesman problem. Cybernetic collection, 9, 219 – 228. Moscow: Mir. [in Russian language]
20. Larraňaga P., Kuijpers C. M. H., Murga R. H. et al. (1999). Genetic Algorithms for the Travelling Salesman Problem: A Review of Representations and Operators. Artificial Intelligence Review, 13, 129 – 170.
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/vkit.2023.12.рр.003-010
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/vkit.2023.12.рр.003-010
and fill out the form
.
|
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»