Автореферат (Планирование полета беспилотного летательного аппарата при мониторинге наземной обстановки в заданном регионе с учетом воздействия бокового ветра)

На правах рукописиЕфимов Алексей ВитальевичПЛАНИРОВАНИЕ ПОЛЕТА БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГОАППАРАТА ПРИ МОНИТОРИНГЕ НАЗЕМНОЙ ОБСТАНОВКИ ВЗАДАННОМ РЕГИОНЕ С УЧЕТОМ ВОЗДЕЙСТВИЯ БОКОВОГОВЕТРАСпециальность 05.13.01Системный анализ, управление и обработка информации(информатика, управление и вычислительная техника)АВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукМосква, 2012Работавыполненанакафедре«Системыавтоматическогоиинтеллектуального управления» Московского авиационного института(национального исследовательского университета, МАИ).Научный руководитель:доктор технических наук, профессор,заслуженный деятель науки РФ ЛебедевГеоргий НиколаевичОфициальные оппоненты:д.т.н.,профессор,старшийнаучныйсотрудник РСК «МИГ», заслуженный деятельнауки РФ Синевич Григорий Михайлович,д.т.н., профессор, зам.

начальника отделаОАО«МИЭА»ЗайцеваНаталияАлександровнаВедущая организация: ОАО «НИИ Кулон»Защита состоится 19 ноября 2012 г. на заседании диссертационногосоветаД212.125.11приМосковскомавиационноминституте(национальном исследовательском университете) «МАИ» по адресу125993, А-80, ГСП-3, Москва, Волоколамское ш., 4, зал заседанийУченого Совета МАИ.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИАвтореферат разослан ___________ 2012 г.Ученый секретарьдиссертационного совета,к.т.н., доцент2Горбачев Ю.В.ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность работы.

Существующие в настоящее времяподходы к решению задачи планирования маршрута полета в первуюочередь относятся к процессу поочередного облета и наблюдениянеподвижных объектов. Известно множество методов маршрутизации,начиная от метода ветвей и границ, и заканчивая нейросетевымиалгоритмами планирования, когда в исходных данных указаныкоординаты местоположения наблюдаемых объектов.Однако в этих методах недостаточное внимание уделеноограниченным динамическим возможностям летательного аппарата(ЛА), а их учет приводит к сильным изменениям плана облетаобъектов, когда на каждом шаге планирования в исходных данных,кроме объектов, нужно иметь в виду направление и значение скоростисамого ЛА. Эта особенность также характерна и для беспилотнойавиации с тем отличием, что, в случае внезапных измененийдинамическойобстановки,перепланированиеполетадолжноосуществляться без участия человека.Еще большие трудности возникают при планировании облетамобильныхобъектов.Во-первых,дляпопаданияочередногоподвижного объекта в окрестность или «окно» наблюдения бортовойаппаратуры беспилотного летательного аппарата (БЛА) необходимопрогнозировать его движение, а для этого в исходных данных объектанужно учитывать не только исходные координаты местоположенияобъекта, но и вектор скорости его движения.

Во-вторых, болеесущественное осложнение состоит в том, что в случае нарушения несамогопервоначальногомаршрутаоблета,аграфикаполета,например, из-за действия ветра, время прогнозирования меняется, а3значит, и новое местоположение пунктов требует повторногоперепланирования маршрута.В итоге учет векторов скорости БЛА и наземных объектовтребует новых подходов к решению задачи планирования полета,которые малоизученны и являются актуальными.Цельюданнойдиссертационнойработыявляетсяповышение эффективности планирования полета БЛА с учетомдинамических свойств как самого ЛА, так и наземных объектов, еслиони движутся в заданных направлениях.Для достижения этой цели решены следующие задачи:1.Сформулирована постановка задачи и найдено приближенноеаналитическое решение при вычислении области притяжения(или приоритетного выбора очередного объекта наблюдения) приоблете неподвижных объектов, учитывая при этом направлениевектора скорости БЛА и ограничения бокового маневра;2.Получено новое правило приоритетного альтернативного выбораодного из подвижных объектов с учетом не только его близости,но и направления движения;3.Исследовано влияние ветра на процесс планирования, и показано,что, в первую очередь, его нужно учесть как при прогнозе полетаБЛА, так и непосредственно при управлении полетом, чтобыминимизировать вызванный ветром промах при пролете надпланируемым объектом наблюдения.

Для этой цели сформированидентификатор ветровых возмущений, введенный в контуруправления боковым движением БЛА;4.Составлена и отлажена программа на ЭВМ для оперативногопланирования маршрута облета неподвижных и мобильных4наземных объектов, и с помощью моделирования показанавысокая эффективность ее работы.В работе на защиту выдвинуты следующие научныеположения:1.Алгоритм вычисления области притяжения для приоритетноговыбора очередного неподвижного объекта при заданном текущемнаправлении полета БЛА;2.Алгоритм вычисления области притяжения для приоритетноговыбораочередногоподвижногообъектанаблюденияпризаданных направлениях его движения и полета БЛА;3.Идентификатор путевого угла БЛА и угла бокового ветра,формирующий необходимые управляющие сигналы в контуреуправления БЛА при горизонтальном полете;4.ПрограммаоперативногопланированияполетаБЛАпринаблюдении как мобильных, так и неподвижных объектов.Научная новизна выдвинутых положений определяетсяследующим:1.Алгоритмуприоритетноговыборанеподвижныхобъектовсоответствует область притяжения в виде эллипса, а не круга, какэто принято в известном «жадном» алгоритме.

При этом главнаяось эллипса направлена по вектору скорости БЛА, а его другиепараметры вычисляются аналитическим путем в квадратурах изависят от заданного радиуса кривизны бокового маневра БЛА;2.Алгоритму приоритетного выбора подвижных объектов такжесоответствует эллипс, главная ось которого направлена вупреждающую точку встречи БЛА с объектом, найденную спомощью процедуры прогноза;53.Параметрыэллипсовспециальногометодапритяжениярабочейнайденыточкидляспомощьюдинамическогопрограммирования, в окрестности которой для различныхполетных ситуаций вычислены ординаты риска, позволившиенайти новое решение в квадратурах;4.ИдентификаторпараметровбоковогодвиженияЛАидействующего на него ветра сформирован при модификациифильтра Калмана путем «замораживания» его переменныхкоэффициентовиотличаетсятем,чтосегопомощьюопределяется с высокой точностью сила ветра.

Это позволяетскомпенсировать его влияние на полет БЛА по заданнойтраектории, что важно при наблюдении заданных трасс;5.Программа планирования полета отличается тем, что припрогнозированииточкивстречивычисляютсянетолькокоординаты упреждения, но и время достижения БЛА очередногообъекта,аэтопрогнозируемоговремяавтоматическидвиженияостальныхвходитвобъектов.расчетыПоэтомупрограмма планирования формирует не только маршрут, но играфик движения, что является новым элементом;Достоверностьполученныхрезультатовопределяетсяследующим. Алгоритмы маршрутизации сформированы с помощьюнаучно-обоснованного метода динамического программирования, приэтом найденное решение в виде эллипсов имеет ясный физическийсмысл – чем ближе объекты наблюдения к полосе, ориентированнойпо вектору скорости БЛА, тем выше их приоритет включения в план.Идентификатор найден с помощью метода оптимальной калмановскойфильтрации,обеспечивающейнаименьшиесреднеквадратичныеошибки в оценке как измеряемых, так и неизмеряемых параметров, что6соответствует найденным оценкам путевого угла и силы боковоговетра.Все полученные параметры алгоритмов планирования иидентификации были проверены моделированием на ЭВМ, результатыкоторого подтверждают достоверность полученных оценок.Практическая ценность работы состоит в том, чторазработаннаяпрограммапланированияполетаБЛАсоздаетпринципиально новую возможность прогнозирования полета надконтролируемымимобильнымиобъектами,аиспользованиеидентификатора в контуре управления боковым движением БЛАпозволяет значительно снизить влияние бокового ветра на пролет БЛАпо заданной траектории нал контролируемым наземным объектом,которыйпопадаетв«окно»наблюдениясмаксимальнойвероятностью.Достигнутый технический эффект подтвержден актом овнедрениинапредприятииОАО«НИИКулон»результатовхоздоговорной НИР, проводимой кафедрой 301 МАИ в 2011 году.КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВ первой главе проведен обзор существующих методовпостроения маршрута полета летательных аппаратов:1.Метод полного перебора всех возможных вариантовмаршрута;2.Жадные алгоритмы;3.Построение маршрута полета с помощью генетическихалгоритмов;4.Методы,использующиепостоянноепатрулированиеместности;7Показаны достоинства и недостатки этих методов, приведеныпримеры их использования.

Также в этой главе упомянут тот факт, чтов настоящее время в открытом доступе отсутствуют методыпостроения маршрута полета в случае, когда пунктами маршрутаявляются движущиеся объекты, за исключением метода полногоперебора и производных от него методов, непригодных длявыполнения в реальном масштабе времени. Приведены примерыметодов, которые предназначены для наблюдения за движущимисяобъектами в небольшой области, но не являющиеся полноценнымиметодами построения маршрута. Показана актуальность задачипостроения маршрута полета летательного аппарата, указаны целиработы. Отражены основные положения, выносимые на защиту и ихнаучная новизна, достоверность и практическая ценность.Вовторойглавеописанпроцессразработкиметодапостроения маршрута БЛА при наблюдении за стационарныминаземными объектами.В этой главе приняты некоторые допущения, при которыхрешалась поставленная задача, в частности:1.Движение БЛА осуществляется на постоянной высоте спостоянной скоростью;2.Ограничением, которое накладывается на динамику БЛА,является минимальный радиус разворота;Выбран критерий оптимальности маршрута, выражающийся вусловии минимума суммарного времени, затраченного на маршрут.При разработке предложенного метода был использован методрабочей точки, описанный в [1], суть которого заключается ввычислениифункцииминимальногорискаFjдляразличныхальтернатив в ситуациях, близких к границам переключения при8отклонениях «влево и вправо» от рабочей точки, в которой нельзяотдать предпочтения ни одной альтернативе.Приведено выражение для вычисления функции риска (1)rjxj xzj zFj  (1 1x12z 13z)V (2 2z 12x23x)VVtrjrj( 3 313x23z xz)j xjrjV  (1 1x12z 13z) V rjVtrj( 2 2z 12x23x)zjrjV (3 313x23z xz)jrj(1)VЭто выражение получено путем представления функцииБеллмана (2) степенным рядом  min foj  x j  z j   j  jtxz  x j  x z j  z  j    min foj VVV   Fj (x , z , )j x rjz rj rj(2)Затем, согласно методу рабочей точки, для различныхполетных ситуаций вычислены так называемые ординаты риска, спомощью которых впоследствии найдены коэффициенты βi, γi, ψikвыражения для вычисления функции риска Fj.С помощью моделирования получен геометрический обликконтуров одинакового риска (рис 1.)Рис.