О.В. Дрозд1

1 Сибирский федеральный университет (г. Красноярск, Россия)

1 odrozd@sfu-kras.ru

Постановка проблемы. Важное место в процессе создания беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) занимают наземные испытания предлагаемых технических решений, в ходе которых выявляют соответствие объекта испытаний предъявляемым к нему функциональным требованиям. В настоящее время при отладке и проведении испытаний систем БПЛА активно применяют инструменты модульного тестирования бортовых систем БПЛА на основе имитационного и аппаратно-програм-много моделирования. При этом особое внимание отводится измерительным комплексам (стендам) с полной или частичной имитацией работы бортовых систем управления. В связи с этим актуальной проблемой является обеспечение автономных испытаний БПЛА за счет применения технологии полунатурного моделирования навигационной системы.

Цель. Рассмотреть возможность обеспечения автономной групповой навигации БПЛА по визуальным ориентирам, в том числе и в сложной помеховой обстановке реальных условий эксплуатации.

Результаты. Разработана система полунатурного моделирования автономной навигации БПЛА для отработки и тестирования алгоритмов групповой навигации БПЛА в условиях отсутствия навигационных сигналов глобальных систем позиционирования (GPS, ГЛОНАСС). Подробно рассмотрены техническая реализация и результаты программно-аппаратного моделирования предлагаемой системы. Показано, что процесс проведения автономных испытаний с использованием разработанной системы предполагает формирование начальных условий и сценариев полета, обучение нейронной сети автономной навигации, моделирование маршрута полета и реакций летательного аппарата на препятствия, оценку качества работы системы навигации.

Практическая значимость. Представленная система полунатурного моделирования автономной навигации обеспечивает проведение испытаний моделей групповой автономной навигации в сложных условиях эксплуатации при наличии алгоритмов восстановления навигационных параметров, оптимального планирования целевой траектории полета и обхода препятствий в реальном времени.

Дрозд О.В. Система полунатурного моделирования автономной навигации беспи лотного летательного аппарата // Успехи современной радиоэлектроники. 2026. T. 80. No 3. С. 40–46. DOI: https://doi.org/10.18127/ j20700784-202603-06

1. Valavanis K. P., Vachtsevanos G. J. Handbook of unmanned aerial vehicles. Dordrecht: Springer. 2015. 3022 p. DOI: 10.1007/978-90-481-9707-1.
2. Budiyono A., Riyanto B., Joelianto E. Intelligent unmanned systems: theory and applications. Berlin, Heidelberg: Springer. 2009. 276 p. DOI: 10.1007/978-3-642-00264-9.
3. Liu J., Yue Z., Geng X., Wen S., Yan W. Long-life design and test technology of typical aircraft structures. Singapore: Springer. 2018. 154 p. DOI: 10.1007/978-981-10-8399-0.
4. Liu M., Egan G. K., Santoso F. Modeling, autopilot design, and field tuning of a UAV with minimum control surfaces // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2015. V. 23. №. 6. P. 2353-2360.
5. Drozd O., Avlasko P., Bordyugov S., Kapulin D. An automated measuring complex for research parameters of unmanned aerial vehicle // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2021. V. 220. P. 419-430.
6. Sharma G., Jain S., Sharma R. S. Path planning for fully autonomous UAVs-A taxonomic review and future perspectives // IEEE Access. 2025. V. 13. P. 13356-13379. DOI: 10.1109/ACCESS.2025.35297547.
7. Tao H., Song T., Lin D., Jin R., Li B. Autonomous navigation and control system for capturing a moving drone // Field Robotics. 2022. V. 2. P. 34-54. DOI: 10.55417/fr.2022002.
8. Hashim H. A. Advances in UAV avionics systems architecture, classification and integration: a comprehensive review and future perspectives // Results in Engineering. 2025. V. 25. P. 103786. DOI: 10.1016/j.rineng.2024.103786.
9. Atyabi A., Zadeh S. M., Nefti-Meziani S. Current advancements on autonomous mission planning and management systems: An AUV and UAV perspective // Annual Reviews in Control. 2018. V. 46. P. 196-215. DOI: 10.1016/j.arcontrol.2018.07.002.
10. Bouabdallah S., Siegwart R. Full control of a quadrotor // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2007. P. 153-158. DOI: 10.1109/IROS.2007.4399042.
11. Sai S., Garg A., Jhawar K., Chamola V., Sikdar B. A Comprehensive survey on artificial intelligence for unmanned aerial vehicles // IEEE Open Journal of Vehicular Technology. 2023. V. 4. P. 713-738. DOI: 10.1109/OJVT.2023.3316181.