Д.С. Чиров - д.т.н., доцент, зам. начальника научно-исследовательского испытательного центра (исследования создания робототехнических комплексов военного назначения) ФГБУ «Главный научно-исследовательский испытательный центр робототехники» МО РФ (Москва) E-mail: den-chirov@yandex.ru А.Н. Стецюк - начальник научно-исследовательского отдела, ФГБУ «Главный научно-исследовательский испытательный центр робототехники» МО РФ (Москва) E-mail: gniizrt@mail.ru

Представлен обзор результатов применения искусственных нейронных сетей в бортовых системах робототехнических комплексов специального и двойного назначения. Проведено исследование с целью определения роли и места нейро-сетевых технологий в специальной робототехнике. Установлены наиболее востребованные области применения искусственных нейронных сетей: в системах технического зрения и целевой нагрузки РТК для классификации и распознавания объектов, в системах управления и поддержки принятия решений.

 

1. Хрипунов С.П., Благодарящев И.В., Чиров Д.С. Военная робототехника: современные тренды и векторы развития // Тренды и управление. 2015. № 4. С. 410-422.
2. Лапшов В.С., Носков В.П., Рубцов И.В., Рудианов Н.А., Гурджи А.И., Рябов А.В., Хрущев В.С. Перспективы разработки автономных наземных робототехнических комплексов специального военного назначения // Изв. ЮФУ. Технические науки. 2016. № 1 (174). С. 156-168.
3. Мотиенко А.И., Ронжин А.Л., Павлюк Н.А. Современные разработки аварийно-спасательных роботов: возможности и принципы их применения // Научный вестник НГТУ. 2015. Т. 60. № 3. С. 147-165.
4. Каляев И.А., Рубцов И.В. Боевым роботам нужна программа // Национальная оборона. 2012. № 8 (77). C. 34-48.
5. Цариченко С.Г., Иванов А.В., Осипов Ю.Н., Картеничев А.Ю., Ершов В.И. Особенности применения беспилотных летательных аппаратов в интересах МЧС России // Труды международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». 2015. С. 24-29.
6. Илларионов Г.Ю. Некоторые аспекты военного применения подводных роботов за рубежом // Изв. Южного федерального университета. Технические науки. 2012. № 3. Т. 128. С. 65-75.
7. Романов И.Д., Чернышов Е.А., Романова Е.А., Романов А.Д. Автономные и дистанционно управляемые машины поддержки пехотного отделения и непосредственного обеспечения боевых действий // Современные наукоемкие технологии. 2015. № 3. С. 71-75.
8. Рубцов И.В. Вопросы состояния и перспективы развития отечественной наземной робототехники военного и специального назначения // Изв. Южного федерального университета. Технические науки. 2013. № 3 (140). С. 14-21.
9. Полтавский А.В., Жумабаева А.С., Бикеев Р.Р. Многофункциональные комплексы беспилотных летательных аппаратов: развитие в системе вооружения // Надежность и качество сложных систем. 2016. № 1 (13). С. 39-46.
10. http://www.videopolk.ru/bespilotniki_v_sirii/ от 10.03.2017 г.
11. Постарнак Д.В. Критический анализ моделей нейронных сетей // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. 2012. № 4. С. 162-167.
12. Друки А.А. Применение сверточных нейронных сетей для выделения и распознавания автомобильных номерных знаков на изображениях со сложным фоном // Изв. Томского политехнического университета. 2014. № 5. Т. 324. С. 85-92.
13. Калиновский И.А.,Спицын В.Г. Алгоритм обнаружения лиц на основе сверточной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 10. С. 48-53.
14. http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0/index.htmlот 10.03.2017 г.
15. Макаренков С.А., Терешонок М.В., Чиров Д.С. Использование самоорганизующейся нейронной сети на радиальных базисных функциях для повышения помехоустойчивости систем классификации источников радиосигналов // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. 2010. № 11. С. 34-36.
16. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2001. 287 с.
17. http://robotosha.ru/robotics/how-it-works-driverless-car-google.html от 10.03.2017 г.
18. Куссуль М.Э., Садовая О.Г., Сычев А.С. Система распознавания пешехода с помощью одной видеокамеры // Математические машины и системы. 2006. № 3. Т. 1. С. 36-43.
19. Савченко О.В., Куреннов Д.В. Система управления роботом на основе конечного автомата и нейронной сети // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2014. № 5. Т. 18. С. 192-196.
20. http://secretmag.ru/longread/2016/07/01/proekty-osnovannye-na-nejrosetyah/ от 10.03.2017 г.
21. Хрипунов С.П., Чиров Д.С. Интеллектуальные методы распознавания тактических ситуаций в условиях автономного применения робототехнических комплексов военного назначения // Вопросы безопасности. 2017. № 1. С. 22-34.
22. http://военное.рф/2016/%D0%90%D0%B2%D0%B8%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%84%D0%B010/от 10.03.2017 г.
23. Немировский В.Б., Стоянов А.К. Повышение информативности полноцветных изображений с помощью нейросетевого алгоритма многошаговой сегментации // Современные наукоемкие технологии. 2015. № 3. С. 55-60.
24. Чернявский А.В., Спицын В.Г. Применение эволюционирующей нейронной сети для улучшения качества изображения // Изв. Томского политехнического университета. 2006. Т. 309. № 7. С. 26-31.