Введение к работе
Актуальность проблемы. За последние десятилетия накоплен большой опыт в разработке и применении беспилотных летательных аппаратов (БЛА) для решения военных задач. Однако в настоящее время большое внимание стало уделяться исследованию возможности применения беспилотной авиации при чрезвычайных ситуациях, стихийных бедствиях, а также для обеспечения телекоммуникаций, метеорологических измерений, мониторинга трубопроводов, патрулирования границ, и других задач гражданского назначения. Связано это с тем, что БЛА гораздо дешевле нынешних самолетов, более простые в обслуживании, их полет может быть намного продолжительнее, они также могут работать в темноте, в условиях плохой видимости, кроме того, они могут применяться в ситуациях, угрожающих жизни пилота. Эффективность же их использования значительно повышается при организации групповых полетов. Однако наряду с этим, возникает сложная проблема, связанная с обеспечением управления полетом группы БЛА В настоящее время оно осуществляется одним из двух способов.
- автономное - по заложенной в памяти бортового компьютера программе
полета;
- централизованное - с помощью одного или нескольких операторов,
обеспечивающих оперативное планирование полета в реальном времени со
стационарного или переносного пункта.
Однако и тот, и другой способ имеют свои недостатки. При автономном управлении не могут быть учтены возникающие в полете непрогнозируемые заранее изменения внешних условий, а также появление новых целей, исключена возможность при необходимости перепланирования действий. При быстром обновлении текущей полетной информации и большом ее объеме при централизованном способе управления, нагрузка на оператора возрастает многократно, и принятие им оперативного решения становится затруднительным Таким образом, задача координации действий более одного
БЛА является практически неразрешимой ни одним из этих двух способов. Выход в таком случае состоит в создании бортовых интеллектуальных систем управления с искусственным интеллектом, обеспечивающих оперативное планирование полета группы БЛА в реальном времени, в условиях постоянно меняющейся полетной ситуации. В диссертационной работе предлагаются нейросетевые структуры планирования групповых действий, созданные в процессе эволюционного отбора, основанного на обучении с помощью моделирующей среды.
Дяя определения места предлагаемых нейросетевых структур планирования групповых действий в бортовом комплексе БЛА, управление групповым полетом представляется как иерархический процесс, который условно можно разбить на три уровня (рис.1):
стратегический уровень (уровень планирования текущей цели);
тактический уровень (уровень формирования траектории полета);
исполнительный уровень.
Стратегический уровень, или уровень принятия решения о выборе поведения, состоит в оперативном планировании в реальном времени групповых действий летательных аппаратов с организацией их взаимопомощи и разрешением возникающих конфликтов в выборе направления полета. На этом уровне решается задача определения текущей цели для каждого из летательных аппаратов.
Задачей тактического уровня является формирование траектории полета по заданным координатам цели.
Третий, исполнительный уровень - это уровень системы управления самим БЛА, в задачи которого входит поддержание или отработка с помощью управляющих органов задающих воздействий по таким сигналам, как желаемое направление, скорость, высота полета к цели.
координаты следующего пункта маршрута
Т>
Текущее
положение
желаемые
значения
вектора
состояния
системы
±z.
/
:'
-Г
и
руль направления руль высоты
элероны двигатель
датчики состояния
Рис. 1. Трехуровневая концепция управления полетом БЛА В диссертационной работе предлагается подход к обеспечению стратегического уровня управления полетом двух БЛА.
Кроме того, в диссертационной работе предлагается использовать малогабаритные перепрограммируемые интегральные схемы для реализации стратегического уровня управления полетом группы БЛА, что позволит значительно снизить стоимостные и массогабаритные характеристики системы управления полетом в целом.
Целью работы является разработка автономной бортовой системы планирования групповых действий беспилотных летательных аппаратов, эффективно функционирующей в реальном времени без участия наземного оператора.
В соответствии с указанной целью определены следующие задачи исследований:
проанализировать существующие подходы к планированию группового полета и сформировать требования к разрабатываемой системе.
разработать метод эволюционного формирования нейросетевых структур на основе их обучения с использованием моделирующей среды.
сформировать разработанным методом нейросетевые структуры планирования группового полета и проанализировать результаты.
провести анализ возможности практической реализации предложенных нейросетевых структур, разработать схему организации их взаимодействия с бортовой системой автоматического управления.
Методы исследования. Решение поставленных в диссертационной работе задач проводилось с использованием основных разделов и положений теории нейронных сетей, генетических алгоритмов, теории автоматического управления, динамики полета летательных аппаратов, а также компьютерного моделирования и программирования.
Положения, выносимые на защиту.
-
Нейросетевые директивные и иерархические структуры планирования группового полета и методы их эволюционного формирования с помощью моделирующей среды.
-
Процедура планирования групповых действий.
-
Реализация предложенных нейросетевых алгоритмов на борту ЕЛА на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС).
Научная новизна. В результате проведенных исследований:
-
Предложены директивные и иерархические нейросетевые структуры на базе нового управляющего нейроэлемента и эволюционные методы их эффективного формирования с использованием моделирующей среды.
-
Показана возможность автономного оперативного планирования полета группы БЛА с использованием бортовых нейросетевых структур принятия альтернативных решений без координации со стороны наземного оператора.
-
Предложена реализация нейросетевых структур планирования в конвейерном режиме с помощью малогабаритных ПЛИС, что позволит значительно снизить стоимостные и массогабаритные характеристики нейросетевой системы планирования полета.
Практическая значимость результатов:
-
Разработанные нейросетевые методы планирования групповых действий позволяют осуществлять распределение целей в реальном времени на борту БЛА, при этом значительно сократить время принятия решения о выборе поведения по сравнению с традиционными алгоритмами нахождения оптимального маршрута облета целей.
-
Возможность решения разных задач планирования полета группы БЛА с помощью нейросетевых структур, построенных на одном принципе, позволяет использовать их в конвейерном режиме с помощью программируемых интегральных схем на борту и добиться минимальных стоимостных и массогабаритных характеристик.
Реализация и внедрение результатов работы. Разработанные нейросетевые структуры управления полетом группы БЛА реализованы на микросхемах в МАИ и использованы в ОАО «ОКБ им. А.С. Яковлева», о чем имеется акт о внедрении.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались:
на Международной Студенческой Олимпиаде по Автоматическому Управлению (Балтийская Олимпиада - ВОАС'02), Санкт-Петербург, 2002г.
на конгрессе Международного Совета по Авиационным Наукам (24th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences, ICAS), Япония, 2004г.
на XIII Международном научно-техническом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматизации и обработки информации», Алушта, 2004г.
на Европейской конференции по авиационным наукам EUCASS (European Conference for Aerospace Sciences), Москва, 2005г.
на юбилейной научно-технической конференции «Авиационные системы в XXI веке», посвященной 60-летию ГосНИИАС, Москва, 2006г Публикации. Основные результаты диссертационной работы
опубликованы в 9 печатных работах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 98 наименований, и 4 приложений. Основная часть работы изложена на 118 страницах машинописного текста, содержит 64 рисунка и 8 таблиц.
