Post-graduate student of the Department of Launch and Technical Complexes of Rockets and Spacecraft
аспирант кафедры стартовых и технических комплексов ракет и космических аппаратов
The development of unmanned aerial vehicles is one of the promising directions for civil aviation with a wide range of applications. Neural networks can be trained for real-time decision making, adapting to changing battlefield conditions and ensuring optimal task execution. Among many UAV navigation and control tasks, the challenge of automatic landing of an unmanned aerial vehicle on a mobile landing platform (ships, vehicles, specialized platforms) remains relevant. Automated landing of an unmanned aerial vehicle on a mobile carrier is particularly significant.The article examines the system of automatic landing of an unmanned aerial vehicle (UAV) on a mobile platform using neural network technologies. The research method is based on the application of artificial neural networks for developing an adaptive control system capable of real-time decision-making during landing maneuvers.As a result of the research, a control algorithm was developed that ensures precise landing of UAVs on various types of moving platforms (ships, vehicles, specialized platforms), which significantly expands the operational range of unmanned vehicles and increases their efficiency in various operating conditions.
Разработка беспилотных летательных аппаратов является одним из перспективных направлений для гражданской авиации, которое имеет широкий спектр применения. Нейронные сети могут быть обучены для принятия решений в реальном времени, адаптируясь к изменяющимся условиям на поле боя и обеспечивая оптимальное выполнение поставленных задач. Среди многих задач навигации и управления БПЛА сохраняет актуальность проблема автоматической посадки беспилотного летательного аппарата на подвижную посадочную площадку (корабли, транспортные средства, специализированные площадки). Особую актуальность носит автоматизированная посадка беспилотного летательного аппарата на подвижный носитель. В связи с этим авторами исследуется система автоматической посадки беспилотного летательного аппарата (БПЛА) на подвижную платформу с использованием нейро-сетевых технологий. Метод исследования основан на применении искусственных нейронных сетей для разработки адаптивной системы управления, способной принимать решения в реальном времени при выполнении посадочных маневров. В результате разработан алгоритм управления, обеспечивающий точную посадку БПЛА на движущиеся платформы различного типа (корабли, транспортные средства, специализированные площадки), что позволяет существенно расширить радиус действия беспилотных аппаратов и повысить эффективность их применения в различных условиях эксплуатации.