Методи підвищення функціональної ефективності БПЛА
DOI:
https://doi.org/10.20535/0203-3771482024317891Ключові слова:
безпілотний літальний апарат (БПЛА), підвищення функціональної ефективності, планування маршруту, спуфінг GPS, підвищення надійностіАнотація
Інтеграція інноваційних рішень у всі рівні системи БПЛА дозволяє значно підвищити ефективність їх роботи в найрізноманітніших умовах і завданнях. Основною проблемою при використанні безпілотників є ефективне планування маршрутів польоту. Недосконалість моделей і методів планування маршрутів призводить до втрати безпілотних літальних апаратів та зниженню ефективності виконання завдань. В оглядовій статті розглянуто методи, які автоматизують процеси планування маршрутів і знижують вплив людського фактору на управління. Важливою проблемою є виявлення атак на навігаційну систему БПЛА, оскільки такі атаки безпосередньо впливають на здатність безпілотників виконувати свої функції, тому в статті розглянуто методи для виявлення спуфінгу GPS та способу автоматичного повернення БПЛА в зону старту при виявлені зовнішніх кібератак на нього. Також в статті наведені перспективні напрямки використання штучного інтелекту в безпілотниках. Розглянуто інноваційні підходи, серед яких: генеративний дизайн, алгоритми керування роєм, комп'ютерний зір і методи інформаційно-екстремального навчання, що сприяють розширенню функціональних можливостей БПЛА.
Посилання
Darintsev O. V., Migranov A. B., Yudincev B. S. Neural network algorithm of planning trajectories for a group of mobile robots, Artificial Intelligence ; Aviation technical university, 2011, No. 1, p. 154–160.
Wang N., Wang L., Go X., Chen L., Shen L. Hopfield neural network guided evolutionary algorithm for aircraft penetration path planning, Advances in neural network research and applications (LISEE, 67). Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, 2010, p. 235–243.
Subbotin S. A. Building a fully defined neuro-fuzzy network with a regular partition of a feature space based on large sample, Radio electronics, com-puter science, control, 2016, No. 3, p. 47–53.
Hopfield J. J., Brody C. D. What is a Moment? Transient synchrony as a collective mechanism for spatiotemporal integration, Proceedings of the NAS of the USA, 2001, Vol. 98, No. 3, p. 1282–1287. DOI: 10.1073/pnas.98.3.1282.
Perdix fact sheet: Release of the Strategic capabilities office DoD. Access mode: https://www.defense.gov/ Por-tals/1/Documents/pubs/Perdix%20Fact%20Sheet.pdf.
Musiyenko M. P., Zhuravska I. M., Kulakovska I. V., Kulakovska A. V. Simulation the behavior of robot sub-swarm in spatial corridors, Electronics and nanotechnology (ELNANO): 36th international conference, Kyiv, 19–21 Apr. 2016.
Бережний А. О. Методи та інформаційна технологія автоматизованого планування маршрутів польотів безпілотних літальних апаратів для підвищення ефективності пошуку об’єктів. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Харків, 2020.
Журавська І. М. Теоретичні основи, методи та засоби створення та функціонування швидкодинамічних гетерогенних комп'ютерних мереж критичного застосування. – Чорном. нац. ун-т ім. Петра Могили / Миколаїв – 2019.
К. В. Мороз, М. В. Зайченко Алгоритм планування траєкторії руху безпілотного літального апарата. Дослідження та розробки в галузі машинобудування, енергетики та управління: матеріали XXIV Міжнар. наук.-техн. конф. студентів, аспірантів та молодих учених, 25–26 квіт. 2024: о 2 ч. Ч. 2, 2024. – С. 49-51.
Журавська І. Гетерогенні комп’ютерні мережі критичного застосування на основі роїв та зграй БПЛА: монографія. – Миколаїв: Вид-во ЧНУ ім. Петра Могили, 2019. –192 с.
Малишева Ю. О. Інтегрована система навігації та орієнтації літального апарату з оптичними приладами. НТУУ «Київський Політехнічний Ін-ститут» Київ – 2016 URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/18182.
Semanjski S., Semanjski I., Wilde W. D., Gautama S. Use of supervised machine learning for GNSS signal spoofing detection with validation on realworld meaconing and spoofing data – Part II. Sensors. 2020. № 20(7):1806. p. 1-15.
Kwon K.-C., Shim D.-S. Performance analysis of direct GPS spoofing detection method with AHRS/Accelerometer. Sensors. 2020. № 20(4):954.
Wan W., Kim H., Hovakimyan N., Sha L., Voulgaris P. G. A Safety Con-strained Control Framework for UAVs in GPS Denied Environment. 59-th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). Korea (South). 2020. p. 214-219.
Seo S.-H., Lee B.-H., Im S.-H., Jee G. Effect of spoofing on unmanned aerial vehicle using counterfeited GPS signal. Journal of Positioning Navigation and Timing. 2015. № 6. p. 57-65.
Shepard D., Humphreys T., Fansler A. Evaluation of the vulnerability of phasor measurement units to GPS spoofing attacks. International Journal of Critical Infrastructure Protection. 2012. № 5(3-4). p. 146-153
Jansen K., Schäfer M., Moser D., Lenders V., Pöpper C., Schmitt J. Crowd-GPS-sec: Leveraging crowdsourcing to detect and localize GPS spoofing attacks. Proc. IEEE Symp. Security Privacy (SP). San Francisco. CA. USA: IEEE. 2018. p. 1018-1031.
Головко М. А. Методи виявлення атак на систему навігації БПЛА. Ча-стина 2 / М. А. Головко; наук. керівник к. т. н., доц. Д. Ю. Горелов // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 3. – С. 279–280.
Пат. 124366 Україна, Спосіб навігації безпілотного літального апарата з захистом від перехоплення керування і система для його здійснення / Ю. Є. Хорошайло, та ін. – № a 201912084; заявл. 20.12.2019 ; опубл. 01.09.2021, Бюл. № 35. – 9 с.: іл.
J. Bright, R. Suryaprakash, S. Akash та A. & Giridharan, «Optimization of quadcopter frame using generative design and comparison with DJI F450 drone frame,» в IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2021.
Y. Kryvenchuk, D. Petrenko, D. Cichoń, Y. Malynovskyy та T. Helzhynska, «Selection of Deep Reinforcement Learning Using a Genetic Algorithm,» в 6th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems (COLINS 2022), Gliwice, Poland, 12–13 May 2022.
Petrenko, Y. Kryvenchuk та V. Yakovyna «Enhancing Data Discretization for Smoother Drone Input Using GAN-Based IMU Data Augmentation» Drones, т. 7, № 7, p. 463, 2023.
J. A. Cocoma-Ortega та J. Martinez-Carranza, «A cnn based drone localisation approach for autonomous drone racing,» в 11th International Micro Air Vehicle Competition and Conference, 2019.
L. Zheng, G. Xu та W. Chen, «Using Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for Location Problemof Drone Logistics Hub,» в Computers, Materials & Continua, 2024.
Bogyrbayeva, T. Yoon, H. Ko, S. Lim, H. Yun та C. Kwon «A deep rein-forcement learning approach for solving the traveling salesman problem with drone,» Transportation Research Part C: Emerging Technologies, № 148, p. 103981, 2023.
О. В. Самойленко, П. А. Глущенко, П. Б. Волотівський Завдання та об-рис алгоритмів штучного інтелекту в системах бортового обладнання перспективних безпілотних авіаційних комплексів. Державний науково-дослідний інститут авіації, Київ, 2023.
Мироненко М. І. Моделі і методи інформаційної технології машинного навчання автономного безпілотного літального апарату для відеомоніторингу місцевості : автореферат дис. д-ра філософії: 122. Суми, 2023. 222 с.
Аврутов, В. В. Надійність і діагностика приладів і систем: підручник /В.В. Аврутов, Н.І. Бурау, Г.А. Богдан – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024. – 190 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
