ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ БВС: НОВЫЙ РУБЕЖ В ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОНОМНЫХ ПОЛЕТОВ

INTELLIGENT ALGORITHMS FOR UAVS: A NEW FRONTIER IN AUTONOMOUS FLIGHT EFFICIENCY

Alexander Kovalenko

Candidate of Technical Sciences, University teacher, Military Academy of Aerospace Defense named after Marshal of the Soviet Union G.K. Zhukov, Russia, Tver

Nikita Grigorov

Аннотация. Статья посвящена разработке интеллектуальных алгоритмов автоматического управления для беспилотных воздушных судов (БВС). Рассматривается переход от простого следования по маршруту к комплексным системам, включающим модули восприятия среды, адаптивного планирования траектории и координации в группе. Особое внимание уделяется практическим выгодам внедрения таких алгоритмов: повышению операционной эффективности, снижению затрат и увеличению безопасности. Также обозначены ключевые вызовы, такие как вычислительная сложность и нормативное регулирование.

Abstract. The article focuses on the development of intelligent automatic control algorithms for unmanned aerial vehicles (UAVs). It explores the transition from simple route following to complex systems that include modules for environment perception, adaptive trajectory planning, and group coordination. The article emphasizes the practical benefits of implementing such algorithms, including improved operational efficiency, reduced costs, and enhanced safety. It also highlights key challenges, such as computational complexity and regulatory considerations.

Keywords: unmanned aerial vehicle, algorithm, planning, challenges and control systems.

Беспилотные воздушные суда (БВС) прочно вошли в арсенал современных технологий, найдя применение от логистики и сельского хозяйства до разведки и мониторинга. Однако по-настоящему революционный потенциал БВС раскрывается только с переходом от дистанционного пилотирования к продвинутой автономии. Ключ к этому переходу — создание sophisticated алгоритмов автоматического управления, способных не просто выполнять заранее заданный план, а адаптироваться к динамичной среде и принимать оптимальные решения в реальном времени.

Рисунок 1. Беспилотные воздушные суда (БВС)

От линейных сценариев к адаптивному интеллекту.

Традиционные системы управления БВС часто основаны на следовании по заранее простроенному маршруту (waypoints). Такой подход уязвим: непредвиденные препятствия, изменение погодных условий или внезапное появление новых целей сводят на нет эффективность миссии.

Современный алгоритм автоматического управления — это сложный программный комплекс, построенный на нескольких ключевых модулях:

1. Восприятие и анализ окружающей среды. С помощью данных с лидаров, камер, радаров и других сенсоров алгоритм в реальном времени строит 3D-карту окружения. Используя методы компьютерного зрения и машинного обучения, он идентифицирует статические и динамические объекты, классифицируя их уровень угрозы и прогнозируя траекторию движения.
2. Планирование и перепланирование траектории. На основе карты окружения и глобальной цели миссии алгоритм вычисляет оптимальный путь. Критериями оптимальности являются не только краткость, но и безопасность, энергоэффективность и минимизация времени. При появлении новых данных (например, внезапного препятствия) система мгновенно пересчитывает маршрут, обеспечивая непрерывность выполнения задачи. Здесь используются такие методы, как алгоритмы A* (A-star), RRT* (Rapidly-exploring Random Tree) и их производные.
3. Координация в группе (роевое поведение). Максимальная эффективность достигается при работе не одиночного дрона, а целой группы — роя. Алгоритм управления роем должен решать задачи:

- Распределения ролей: автоматическое назначение целей для каждого БПЛА исходя из его местоположения и оснащения.

- Синхронизации: обеспечение согласованного движения группы.

- Самовосстановления: если один из дронов вышел из строя, его задачи автоматически перераспределяются между другими участниками группы.

4. Принятие решений на основе ИИ. Это «мозг» системы. Используя reinforcement learning (обучение с подкреплением) или нейросетевые модели, алгоритм обучается выбирать наилучшие действия в сложных и неоднозначных ситуациях. Например, при доставке груза в городской среде дрон должен решить: облететь здание справа или слева, учитывая ветер, наличие других дронов и ограничения по заряду батареи.

Практические выгоды от внедрения интеллектуальных алгоритмов.

1. Повышение операционной эффективности. Автономные системы работают 24/7, не подвержены усталости и человеческому фактору. Это позволяет сократить время выполнения миссий на 20-40% за счет оптимизации маршрутов и группового взаимодействия.

2. Снижение затрат. Экономия на операторах, меньший износ оборудования за счет плавных и безопасных траекторий, оптимизация расхода энергии — прямые финансовые преимущества.

3. Увеличение надежности и безопасности. Алгоритм способен реагировать на угрозы быстрее человека. Это критически важно для предотвращения столкновений в воздухе, особенно в условиях плотного городского трафика (UAV Traffic Management — UTM).

4. Масштабируемость. Управление одним дроном и сотней с алгоритмической точки зрения — задача одного порядка сложности. Это открывает дорогу для масштабных проектов, таких как мониторинг протяженных объектов (трубопроводов, ЛЭП) или доставка грузов в рамках целого города.

Вызовы и будущее развитие.

Несмотря на впечатляющие перспективы, создание таких алгоритмов сопряжено с вызовами:

• Вычислительная сложность. Реализация в реальном времени требует мощных и одновременно энергоэффективных бортовых компьютеров.
• Безопасность и киберзащита. Алгоритмы должны быть защищены от взлома и внешних помех.
• Нормативно-правовая база. Законодательство пока не поспевает за технологиями, особенно в вопросах полной автономии и принятия решений без участия человека.

Будущее развитие лежит в области создания гибридных интеллектуальных систем, где алгоритмы будут тесно взаимодействовать с человеком-оператором, который ставит стратегические задачи и осуществляет общий контроль. Дальнейшая интеграция с технологиями Интернета Вещей (IoT) и данными из облачных сервисов позволит алгоритмам учитывать еще больше контекстной информации, например, пробки на дорогах или расписание общественного транспорта для логистических дронов.