Новый метод управления барражированием беспилотного летального аппарата без использования средств спутниковой навигации

   На сегодняшний день существует множество практических задач, где требуется осуществлять барражирование беспилотного летательного аппарата в окрестности заданной точки в течение длительных промежутков времени в условиях ветровых нагрузок. Большинство существующих решений в этой области основано на использовании спутниковой навигации или аналогичных систем, призванных определить абсолютное пространственное положение летального аппарата на местности. В данной работе предлагается новый метод реализации барражирования, основанный на измерении расстояния до заданной точки и использующий минимальный набор датчиков. Для данного метода исследуется влияние параметров регулятора на траекторию полета и предлагается методика настройки системы управления. Анализируются перспективные области применения нового метода для решения задач радиоретрансляции, роевого управления, спасения аппарата в аварийных ситуациях и безмоторного парения.

1. Ax M. et al. Optical position stabilization of an UAV for autonomous landing // ROBOTIK 2012; 7^th German Conference on Robotics. VDE, 2012. P.1—6.

2. Добрынин Д. А. Применение малых БПЛА мультикоптерного типа для локального мониторинга объектов окружающей среды // Робототехника и техническая кибернетика. 2014. № 1. С. 33—37.

3. Панкратов А. Г., Решетникова Н. В. Особенности проектирования автономной системы управления беспилотным летательным аппаратом // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. 2023. № 3 (19). С. 9.

4. Peksa J., Mamchur D. A Review on the State of the Art in Copter Drones and Flight Control Systems // Sensors. 2024. Vol. 24, N. 11. P. 3349.

5. Gyagenda N. et al. A review of GNSS-independent UAV navigation techniques // Robotics and Autonomous Systems. 2022. Vol. 152. P. 104069.

6. Peliti P. et al. Vision-based loitering over a target for a fixed-wing UAV // IFAC Proceedings Volumes. 2012. Vol. 45, N. 22. P. 51—57.

7. Rosser K. et al. Low complexity visual UAV track navigation using longwavelength infrared // Journal of Field Robotics. 2021. Vol. 38, N. 6. P. 882—897.

8. Miranda V. R. F. et al. Autonomous navigation system for a delivery drone // Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2022. Vol. 33. P. 141—155.

9. Romanov A. M. et al. A navigation system for intelligent mobile robots // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). IEEE, 2019. P. 652—656.

10. Кириллов Н. О. Оценка возможного влияния на безопасность гражданского судоходства существующих концепций "навигационного давления" // Научные проблемы водного транспорта. 2024. № 79. С. 219—226.

11. Вексельман М. И. Безопасность систем синхронизации на основе ГНСС. мониторинг качества навигационных систем // Радионавигация и время: Труды СЗРЦ Концерна ВКО "АЛМАЗ — АНТЕЙ". 2022. № 10 (18).

12. Ананьев А. В., Стафеев М. А., Макеев Е. В. Разработка способа организации связи с использованием беспилоных летательных аппаратов малой дальности // Труды МАИ. 2019. № 105. URL: https://trudymai.ru/upload/iblock/2fc/Ananev-Stafeev-Makeev-_rus.pdf?lang=ru&issue=105.

13. Орехович Р. А. Методика функциональной реконфигурации комплекса бортового оборудования беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. 2024. № 136. URL: https://mai.ru/upload/iblock/e7d/0uot3hlkhdtgeu9hx3z7oshjx32jdcrs/10_Orekhovich-674.pdf.

14. Shao X., Ma C. A general approach to derivative calculation using wavelet transform // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2003. Vol. 69, № 1—2. P. 157—165.

15. Романов А. М. Оценка старших производных в контуре цифровой системы управления в условиях шумов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 3. C. 25—28.

16. Якубович В. А., Старжинский В. М. Линейные дифференциальные уравнения с периодическими коэффициентами и их приложения. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1972. 720 с.

17. Gavrinev V. et al. Novel Method for Non-GNSS Hovering Control of Unmanned Aerial Vehicles // Zenodo. 2025. DOI: 10.5281/zenodo.14803896.

18. Romanov A. M. et al. Automated mission planning for aerial largescale power plant thermal inspection // Journal of Field Robotics. 2024. Vol. 41, N. 5. P. 1313—1348.

19. Давлюд И. И. Расчет основных эксплуатационных характеристик привязной высотной системы корабельного базирования // Russian Technological Journal. 2024. Vol. 12, N. 4. P. 40—50.

20. Ronen R., Ben-Moshe B. Cyberattack on flight safety: detection and mitigation using LoRa // Sensors. 2021. Vol. 21, N. 13. P. 4610.

21. Andersen F. R. et al. Ranging capabilities of LoRa 2.4 GHz // 2020 IEEE 6^th World Forum on Internet of Things (WF-IoT). IEEE, 2020. P. 1—5.

22. Reddy G. et al. Glider soaring via reinforcement learning in the field // Nature. 2018. Vol. 562, N. 7726. P. 236—239.

23. Depenbusch N. T., Bird J. J., Langelaan J. W. The AutoSOAR autonomous soaring aircraft, part 1: Autonomy algorithms // Journal of Field Robotics. 2018. Vol. 35, N. 6. P. 868—889.

24. Flato Y. et al. Revealing principles of autonomous thermal soaring in windy conditions using vulture-inspired deep reinforcement-learning // Nature Communications. 2024. Vol. 15, N. 1. P. 4942.