БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ БОРТОВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

© Л.А.Мирзоян, А.В.Флоров
© Государственный музей истории космонавтики им. К.Э. Циолковского, г. Калуга
Секция "Авиация и воздухоплавание"
2009 г.

В последние десятилетия беспилотные летательные аппараты (БЛА) получили новые функции и области своего применения. Этому способствовали как совершенствование их подсистем, так и инфраструктуры среды их использования: военного дела, транспорта, лесного, сельского, водного и пр. хозяйства. Важнейшей подсистемой (с точки зрения перспектив их развития) является подсистема управления выполнением их целевой функции. Такое управление реализуется в спектре способов, полюсами которого можно считать два:

– оператором со стационарного или мобильного пункта управления;

– автономное по программе без вмешательства оператора.

Но сами способы не столь активно определяют перспективу развития рассматриваемой подсистемы. В большей степени ее определяют вычислительные, логические и объемные (по памяти) ее аппаратные характеристики. В такой же степени (и в связи с возможностями аппаратной реализации) значение имеют постановка и решение логико-математических задач управления. В последние годы совершенствование этих характеристик и задач все более активно идет за счет развития технологии искусственного интеллекта: нейронных сетей и генетических алгоритмов.

Здесь мы рассматриваем возможности применения в системах управления БЛА этой технологии на примере решения задачи управления БЛА гражданского назначения, осуществляющего облет неподвижных наземных объектов с целью их оперативного наблюдения (фото и видеосъемки) в условиях ограниченности времени и ресурсов.

Заметим, что всякая система управления выполнением целевой функции имеет два уровня: стратегический (наведение на «цель») и тактический, исполнительный (управление «движением к цели»). На первом решается задача планирования. На этом уровне по имеющейся и постоянно меняющейся информации о расположении наземных объектов выбирается следующий промежуточный пункт маршрута по критерию минимальной (общей) дальности полета и затрат топлива. Для этого в системе реализован генетический алгоритм, позволяющий в реальном времени определить оптимальную последовательность облета наземных целей.

Задачей исполнительного уровня является отработка с помощью управляющих органов задающих воздействий, сформированных на стратегическом уровне и обеспечивающих полет к выбранной цели. Для реализации этого уровня созданы две нейронные сети, одна из которых осуществляет оценку динамики БЛА, а другая является регулятором. Обе нейронные сети представляют собой многослойные нейронные сети прямого распространения и обучаются с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.

В работе предложена аппаратная реализация разработанной интеллектуальной системы с использованием малогабаритных логических программируемых интегральных схем, что обеспечит ее низкие стоимостные и массогабаритные характеристики.