Функции СУ на этапе
Ключевую роль в процессе управления автономным полетом роя БПЛА на маршруте и при подходе к цели играют надежность и быстродействие работы бортовой аппаратуры и качество алгоритмов распределенной СУ роя.
Полет к целевой зоне начинается с работы СУ по построению маршрута на основе анализа выполняемой задачи, карты местности, заданной целевой точки, к которой следует двигаться, особенностями местности, заданным составом роя, вероятными враждебными действиями, другими известными ограничениями, известными на момент старта. При этом определяется траектория, высота и скорость каждого БПЛА на маршруте. Возможные маршруты должны строиться, с применением различных стратегий, включая генетические алгоритмы и различные методы поиска оптимальных маршрутов с использованием, например, хорошо разработанной теории графов.
СУ роя контролирует движение по маршруту, координирует взаимное положение БПЛА и, в случае необходимости корректирует маршрут или взаимное положение БПЛА. При это производится:
- Определения навигационных характеристик движения всего роя и сравнение с полетным заданием
- Контроль и анализ окружающей обстановки
- Контроль наличия средств противодействия
- Перестроение топологии сети связи в случае необходимости
- Управление движением роя
- Коррекция движения при определении непредусмотренных помех и препятствий
- Посылка сообщений на пункт управления по программе полета или в случае необходимости.
Используя различные методы анализа данных, получаемых от сенсоров всех БПЛА роя, СУ каждого БПЛА параллельно на основе ИИ в реальном времени производят свою оценку обстановки. Затем на основе алгоритмов принятия решений происходит адаптация элементов роя к динамически изменяющимся условиям
При подходе к цели система управления учитывает факторы, такие как минимизация шумов и излучений, взаимодействие с другими БПЛА и риск обнаружения противником.
Алгоритмы управления роем на маршруте
Большинство работ по разработке алгоритмов управления роем относятся именно к этому этапу. Эти алгоритмы отвечают за планирование и выполнение траекторий полета каждого БПЛА и всего роя в целом, оптимизированных по приемлемым в данном случае функционалам, Эти алгоритмы используют методы оптимизации, такие как поиск пути с минимальным временем, расстоянию, энергетике, препятствиям, стоимостью и т.д. Алгоритмы кооперативной маршрутизации, учитывая взаимодействие между несколькими БПЛА, распределяя задачи и координируя траектории, чтобы избежать столкновений и максимизировать эффективность, обеспечивают сложное адаптивное поведение роя. Распределение задач для БПЛА роя может динамически изменяться. Например, большую часть рой может проделать, по алгоритму птичьей стаи, назначив лидера, который ведет весь рой. А при подходе к цели рой может перестроиться, разбившись на группы с назначением функций лидеров, разведчиков и ударных дронов новым членам роя.
Методы оптимизации как правило основаны на минимизации функционалов, включающих в себя:
- Оптимизацию времени, когда планирование траекторий роя минимизирует время достижения цели.
- Оптимизацию энергии, когда управление дронами старается минимизировать расход энергии и увеличить сроки службы батарей.
- Оптимизация рисков, когда управление минимизировать риски от воздействий различных помех, таких как препятствия, неблагоприятные погодные условия, электронные помехи и другие средства противодействия, для безопасного выполнения задания.
Алгоритмы маршрутизации также могут динамически изменяться и корректироваться в ответ на изменения окружающей среды, такие как появление препятствий, изменение погодных условий выявление средств противодействия и т.д.
Определения характеристик движения и сравнение с полетным заданием
Успешность выполнения движения по маршруту целиком зависит от надежной работы навигационной системы, системы связи, комплекса сенсоров и алгоритмов принятия решений.
Навигационные комплексы роя БПЛА все вместе должны решать текущие задачи заданного полетного маршрута и корректировать его в случае появления непредвиденных препятствий. Чаще всего навигационные расчеты производятся для одного из БПЛА, назначенного ведущим, остальные БПЛА строятся вслед ведущим. При этом решаются такие конкретные задачи:
- Определение текущего положения характерного элемента роя (лидера).
- Определение текущего местоположения и ориентации каждого БПЛА в рое.
- Расчет траектории и скорости полета на основе полетного задания.
- Сравнение фактических характеристик движения с запланированными и выявление отклонений.
- Расчет маневров для каждого БПЛА в рое случае необходимости корректировки полетного задания с использованием собственных сенсоров и информации от всех других БПЛА роя.
- Переориентирование на другой БПЛА в случае потери или выхода из строя лидера.
Управление и контроль взаимного (локального) перемещения элементов роя
Поддержание заданного расстояния и ориентации между БПЛА в рое и управление относительным положением для оптимизации эффективности полета и взаимодействия на всех этапах выполнения задач может осуществляться на базе различных алгоритмов, которые широко рассматриваются в специальной литературе. К ним относятся алгоритмы, основанные на искусственных потенциальных полях, где каждый БПЛА отталкивается от соседних и притягивается к целевой точке, обеспечивая стабильную формацию и избежание столкновений. Другой подход использование лидерно-ведомой стратегии, когда один БПЛА ведет группу, а остальные следуют за ним, поддерживая заданное относительное положение.
Также применяются алгоритмы на основе поведенческих подходов, где каждый БПЛА реагирует на действия соседей, формируя сложные паттерны взаимодействия. Важным аспектом является учет ограничений связи и задержек при передаче данных между БПЛА, что влияет на устойчивость роевой системы. Адаптивные алгоритмы, способные изменять параметры в зависимости от условий окружающей среды и характеристик задачи, позволяют повысить робастность и эффективность роевого интеллекта.
Формирование данных и модели окружающей обстановки
В последние годы наблюдается значительный прогресс в области формирования данных с сенсоров беспилотных летательных аппаратов, что открывает новые горизонты для анализа и управления сложными экологическими системами. Системы сенсоров, расположенные на каждом БПЛА, способны собирать обширные данные о состоянии окружающей обстановки, включая информацию о температуре, влажности, качестве воздуха и других параметрах.
Эти данные передаются в централизованные модели, где происходит их обработка и анализ с использованием алгоритмов машинного обучения. Модели окружающей обстановки, формируемые на основе собранных данных, предоставляют возможность не только визуализации состояния экосистем, но и предсказания изменений, что положительно сказывается на принятии решений в режиме реального времени.
Интеграция данных от отдельных БПЛА в единую систему позволяет создать гибкие рои, способные адаптироваться к изменяющимся условиям и обучаться на основе накопленного опыта. Все это способствует усилению эффективности множества применений: от средства охраны, мониторинга окружающей среды, военной отрасли до оптимизации сельского хозяйства.
Требования к АПК СУ роя БПЛА на выполнения маршрута и подхода к цели.
На этапе выполнения маршрута и подхода к цели аппаратно-программный комплекс управления роем БПЛА должен обеспечивать надежное исполнение необходимых функций, а также безопасность для собственных средств.
Ключевыми требованиями являются:
Высокоточная навигация: Использование GPS/ГЛОНАСС с дифференциальной коррекцией, инерциальных систем навигации (INS) и визуальной одометрии для определения местоположения с минимальной погрешностью.
Обнаружение и идентификация цели: Средствами сенсоров и видео камер, а также навигационного оборудования БПЛА, производится получение данных для анализа по обнаружению и определению характеристик цели.
Обнаружение и идентификация цели роем БПЛА – ключевой этап в реализации эффективного мониторинга и реагирования. Средства сенсоров, включающие в себя широкий спектр датчиков, в сочетании с высокоразрешающими видеокамерами, установленными на борту каждого БПЛА, обеспечивают сбор обширных данных об окружающей обстановке. Эти данные, дополненные информацией, получаемой от навигационного оборудования, позволяют проводить комплексный анализ для обнаружения потенциальных целей и определения их характеристик.
Процесс включает в себя алгоритмы компьютерного зрения, способные выделять объекты, соответствующие заданным критериям поиска, например, по форме, размеру или движению. Дальнейшая обработка данных позволяет определить координаты цели, ее скорость и направление движения. Интеграция данных от нескольких БПЛА, работающих в рое, значительно повышает точность обнаружения и идентификации, минимизируя влияние помех и обеспечивая более полную картину ситуации. Полученная информация передается оператору или в систему управления для принятия решений.
Обмен данными: Надежная и высокоскоростная связь между БПЛА для обмена данными о местоположении, состоянии, окружающей среде и командах управления.
Распределенное принятие решений: Алгоритмы роевого интеллекта для координации действий БПЛА, оптимизации траектории и перераспределения задач в реальном времени
Обнаружение и избегание препятствий: Использование сенсоров (лидары, камеры) для обнаружения препятствий и автономного изменения траектории.
Отказоустойчивость: Автоматическое обнаружение и компенсация отказов и потерь отдельных БПЛА, анализ возможностей, ресурсов и принятие решений по оперативному перераспределению их функций между оставшимися.