В.М. Гончаров – адъюнкт, 

Военная академия РВСН им. Петра Великого (Москва)

E-mail: vladimir-goncharov.1986@mail.ru

В.Ю. Лупанчук – к.т.н., преподаватель, 

Военная академия РВСН им. Петра Великого (Москва)

E-mail: raketofflu@mail.ru

Постановка проблемы. Автономное позиционирование беспилотного летательного аппарата (БЛА) с ограниченными массогабаритными показателями в пространстве требует проведения коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы (БИНС). Коррекционные поправки определяются методом визуальной навигации по особым точкам подстилающей поверхности. Для эффективного применения метода визуальной навигации необходимо, чтобы БЛА осуществлял полет на достаточной высоте, позволяющей идентифицировать требуемое число особых точек. Цель. Определить с помощью методики достаточную высоту полета летательного аппарата (ЛА) для коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы в условиях отсутствия спутниковых сигналов с применением интеллектуальной системы геопространственной информации (ИСГИ).

Результаты. Представлена методика, позволяющая рассчитать достаточную высоту полета БЛА над областью коррекции путем применения алгоритмов: формирования областей коррекции ИСГИ, расчета траектории БЛА к точке старта, расчета высоты полета БЛА, коррекции БИНС. Значимость исследований обусловлена формированием коэффициентов, характеризующих разрежённость дескрипторов подстилающей поверхности и долю эталонного изображения в текущем изображении, позволяющих определить коррекционные поправки навигационной системы БЛА.

Практическая значимость. Применение методики определения достаточной высоты полета позволяет автономно позиционировать БЛА в пространстве с сохранением приемлемой точности определения координат местоположения, учитывать инструментальные погрешности БИНС и характеристики оптико-электронной системы для сокращения ресурсоемких вычислений при постоянном мониторинге подстилающей поверхности и идентификации особых точек.

Гончаров В.М., Лупанчук В.Ю. Методика определения высоты полета БЛА для коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы с использованием интеллектуальной системы геопространственной информации. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2020. Т. 22. № 1. С. 18–30. DOI: 10.18127/j19998554-202001-02.

1. Woodman O.J. An introduction to inertial navigation. Technical reports published by the University of Cambridge Computer Laboratory are freely available via the Internet. URL: http://www.cl.cam.ac.uk/techreports/
2. Волков В.Л., Жидкова Н.В. Особенности моделирования бесплатформенных инерциальных систем // Научное обозрение. Технические науки. 2016. № 4. С. 5-12.
3. Ардентов А.А., Бесчастный И.Ю., Маштаков А.П., Попов А.Ю., Сачков Ю.Л., Сачкова Е.Ф. Алгоритм вычисления положения и ориентации БЛА // Программные системы и приложения. 2012. № 3(12). C. 23–39.
4. Бодунков Н.Е. Расширение условий функционирования систем визуальной навигации автономных беспилотных летательных аппаратов // Дисс….к.т.н. М.: 2015.
5. Кузнецов А.Г. Повышение точности оценки координат малогабаритного беспилотного летательного аппарата с использованием системы технического зрения // Дисс….к.т.н. Московский авиационный институт (технический университет). 2011.
6. Степанова Н.В. Решение целевых и навигационных задач на борту малоразмерного беспилотного летательного аппарата на основе обработки изображения подстилающей поверхности // Дисс….к.т.н. Московский авиационный институт (технический университет). 2007.
7. Armstrong A.J. Development of a methodology for deriving safety metrics for UAV operational safety performance measurement. The University of York. January 2010.
8. Gageik N., Strohmeier M., Montenegro S. An autonomous UAV with an Optical Flow Sensor for Positioning and Navigation // International Journal of Advanced Robotic Systems. 2013. V. 10(341). P. 1-9.
9. Lee K., Kriesel J.M., Gat N. Autonomous Airborne Video-Aided Navigation // Navigation: Journal of The Institute of Navigation. 2010. V. 57. № 3. P. 163-173.
10. Mulyanto T., Nurhakim M.L.I., Muhammad H. Development of Pose Estimation System Based on Dual Camera Techniques for Parameters Identification of Indoor MAV // 28th International Congress of the Aeronautical Sciences (ICAS). 2012. Paper ICAS 2012-11.9.4.
11. Qadir A., Semke W., Neubert J. Implementation of an Onboard Visual Tracking System with Small Unmanned Aerial Vehicle (UAV) // International Journal of Innovative Technology & Creative Engineering. 2011. V. 1. № 10. P. 17-25.
12. Гончаров В.М. Текущие реперные изображения как дополнительный источник коррекции для бесплатформенных инерциальных навигационных систем беспилотного летательного аппарата // Научно-технический сборник «Известия» № 282. «Концепция развития и применения роботехнических комплексов военного назначения в интересах РВСН». 2018. С. 49-59.
13. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.
14. Соболева Т.С., Чечкин А.В. Дискретная математика: учебник для студ. учреждений высшего образования / Под ред. А.В. Чечкина. Изд. 3-е, перераб. М.: Издательский центр «Академия». 2014.
15. NVIDIA Jetson AGX Xavier Delivers 32 TeraOps for New Era of AI in Robotics [Электронный ресурс] / URL: https://devblogs.nvidia.com/nvidia-jetson-agx-xavier-32-teraops-ai-robotics/?ncid=so-fac-mdjngxxrmllhml-69163 (дата обращения: 02.04.2019).