АЛГОРИТМИ ПРОКЛАДАННЯ МАРШРУТУ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ НА ОСНОВІ ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ХОПФІЛДА

М. П. Мусієнко, І. М. Журавська

Анотація


В статті розглядаються моделі, методи і алгоритми прокладання маршруту безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Запропоновано застосовувати для вирішення поставлених завдань математичний апарат нейронних мереж Хопфілда (НМХ). Проведено моделювання поведінки БПЛА в середовищі MATLAB r2009b. Розроблено модифіковану модель структури НМХ (за рахунок введення додаткового модуля аналізу географічних координат) і математичну модель пошуку оптимального шляху БПЛА за принципом судоку (за рахунок введення додаткових обмежень). Проведений експеримент показав адекватність і ефективність застосування запропонованого методу та розробленої моделі для формування маршрутів БПЛА. 

 


Ключові слова


БПЛА; прокладання маршруту; нейронна мережа Хопфілда; математичне моделювання; MATLAB.

Посилання


Goldman, J. (2016), Drones hit new heights at CES 2016. CNET, Gadgets, January 10, available at: http://www.cnet.com/news/ drones-ces-2016/

State and local regulation of unmanned aircraft systems (UAS) fact sheet (2015), Federal Aviation Administration Office of the Chief Counsel, December 17, available at: https://www.faa.gov/uas/regulations_policies/ media/UAS_Fact_Sheet_Final.pdf

Proposal to create common rules for operating drones in Europe (2015), European Aviation Safety Agency (EASA), September, available at: https://www.easa.europa.eu/ system/files/dfu/205933-01-EASA_Summary %20of%20the%20ANPA.pdf

Musiyenko, M. P., Zhuravska I. M., Kulakovska I. V. and Kulakovska A. O. (2016), Simulation of the behavior of robot subswarm in spatial corridors, in: 36th International Conference on ELECTRONICS and NANOTECHNOLOGY (ELNANO-2016), Kyiv.

Hopfield, J. J. (1982), Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, Proc. Nat. Acad. Sci., vol. 79, pp. 2554–2558.

Yan, M. (2016), Dijkstra’s Algorithm (Presentation), Massachusetts Institute of Technology, Department of Mathematics, available at: http://math.mit.edu/~rothvoss/ 18.304.3PM/Presentations/1-Melissa.pdf

Kojic, N., Reljin, I. and Reljin, B. (2013), Route selection problem based on Hopfield neural network, Radioengineering, Vol. 22, No. 4, Dec., рр. 1182–1193.

Rana, A. S. and Zalzala, A. M. S. (1997), A neural networks based collision detection engine for multi-arm robotic systems, in: 5th International conference on artificial neural networks, pp. 140–145.

Guang, Y. and Vikram, K. (2002), Optimal path planning for unmanned air vehicles with kinematic and tactical constraints, in: Proceedings of the 41th IEEE Conference on Decision and Control, Vol. 2, pp. 1301–1306.

Pashkevich, A. and Kazheunikau, M. (2005), Neural network approach to trajectory synthesis for robotic manipulators, Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 16, pp. 173–187.

Bortoff, S. A. (2000). Path planning for UAVs, in: Proceedings of the 2000 American Control Conference, Vol. 1, pp. 364–368.


Пристатейна бібліографія ГОСТ






URN: http://vtn.chdtu.edu.uaurn:2306:4455bulletinchstu.v1i1.78445

DOI: https://doi.org/10.24025/bulletinchstu.v1i1.78445

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.