Статья: Интеллектуальная система мониторинга и адаптации маршрута беспилотных летательных аппаратов на основе нейросетевого анализа объектов риска (2025)

Читать онлайн

Исследуется интеллектуальная система мониторинга и адаптации маршрута беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на основе нейросетевого анализа объектов риска. Рассматриваются алгоритмы автономной навигации, обеспечивающие анализ внешней среды и оперативную корректировку траектории полёта с учётом потенциальных угроз. Оцениваются возможности применения машинного зрения, нейросетевых алгоритмов, методов предобработки данных, детектирования объектов, семантической сегментации, алгоритмов траекторного планирования, предиктивного управления и адаптивной оптимизации маршрутов для идентификации препятствий, движущихся объектов и зон ограничения полётов. Анализируется роль интеллектуальных систем управления в архитектуре БПЛА, их влияние на повышение автономности, устойчивости и эффективности выполнения задач в динамически изменяющихся условиях. Предлагаемые решения ориентированы на снижение рисков, связанных с нештатными ситуациями, за счёт внедрения адаптивных стратегий управления полётом. Применяются методы системного анализа, компьютерного зрения и машинного обучения, включая свёрточные нейросети, алгоритмы предобработки изображений, фильтрации и сегментации данных, а также анализ сенсорных показателей. Оценка эффективности реализована посредством моделирования траекторий движения, тестирования алгоритмов идентификации угроз и анализа параметров устойчивости маршрутов БПЛА. Научная новизна заключается в разработке интегрированной системы интеллектуальной корректировки маршрута БПЛА, основанной на применении нейросетевых методов классификации объектов и адаптивных алгоритмов планирования траекторий. Разработаны механизмы предиктивного анализа рисков, обеспечивающие автоматическую корректировку маршрута при обнаружении препятствий, неблагоприятных погодных условий и зон ограниченного доступа. Предложенная архитектура управления сочетает технологии машинного зрения, анализа потоков данных и автоматизированного принятия решений, а также использует методы динамической маршрутизации, алгоритмы корректировки полёта в реальном времени и стратегии предотвращения столкновений. Такой подход обеспечивает повышение уровня автономности работы дронов. Разработанные алгоритмы интеллектуальной навигации могут быть внедрены в современные системы автономного управления БПЛА, обеспечивая адаптацию к динамическим условиям и повышение эффективности выполнения задач в различных сферах, включая оборонные и промышленные применения.

Ключевые фразы: СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, интеллектуальное управление, нейросетевой анализ, машинное зрение, глубокое обучение, автономная навигация, предотвращение угроз, оптимизация маршрута, БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ, адаптивные алгоритмы
Автор (ы): Сергеев Дмитрий Анатольевич (Sergeev D. A.), Родионов Дмитрий Григорьевич (Rodionov D. G.), Поляков Прохор (Polyakov P.), Голиков Глеб Игоревич (Golikov G. I.), Старченкова Олеся Дмитриевна (Starchenkova O. D.), Дмитриев Николай (Dmitriev N.), Конников Евгений Александрович (Konnikov E. A.)
Журнал: ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004. Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
Для цитирования:
СЕРГЕЕВ Д. А., РОДИОНОВ Д. Г., ПОЛЯКОВ П., ГОЛИКОВ Г. И., СТАРЧЕНКОВА О. Д., ДМИТРИЕВ Н., КОННИКОВ Е. А. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА И АДАПТАЦИИ МАРШРУТА БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА ОБЪЕКТОВ РИСКА // ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ. 2025. № 1
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)