Method of the intelligent system construction of automatic control of unmanned aircraft apparatus

Abstract

EN: Context. Military conflicts of the late XX – early XXI centuries are characterized by the using of a large number of new weapons, which allowed the warring parties to distance themselves as far as possible from the direct collision with each other. Unmanned aircraft apparatus (UAA) have become one of the latest weapons on the battlefield, which during military conflicts were proven to be more effective than manned planes, in conducting air reconnaissance and other combat tasks, as well as strike at the enemy. One of the ways to increase the efficiency of UAA is to increase the level of technical excellence of their control systems. Creating new approaches for designing navigation systems for unmanned aerial vehicles particular, based on a free-form inertial navigation system, is an urgent task, as it will allow automatic control of the UAA flight route in the absence of corrective signals from the global satellite navigation system. Objective. The purpose of this work is to develop a methodology for managing an unmanned aerial apparatus using an intelligent automatic control system. This technique will minimize the error of a free inertial navigation system due to the using of a fuzzy neural network system. The algorithm of the proposed method of constructing the intellectual system of automatic control of UAA navigation system using the fuzzy neural network apparatus in the MatLab 7 software environment was developed. A neural network training was conducted in the Python 3.6 software environment (Jupyter-notebook), as well as testing the UAA model in the robot operational system (ROS) simulator environment for comparison with existing methods. Method. To achieve this goal, the following methods were used: intelligent systems, the theory of automatic control, pseudo-spectral method; methods based on the genetic algorithm and apparatus of the fuzzy neural network. Results. The method of constructing the intelligent system of automatic control of an unmanned aerial apparatus for minimizing the error of a free-form inertial navigation system due to the application of the neural network has been developed. The work of the intellectual system of automatic control of the UAA navigational system using the neural network in the MatLab software environment based on the proposed implementation algorithm were tested. The possibility of practical application of the obtained results and comparison with traditional methods were investigated. Conclusions. The technique of the intelligent automatic control of UAA shows an advantage in comparison with the known methods without correcting signals from the global navigation satellite system. UK: Актуальність. Воєнні конфлікти кінця ХХ – початку XXI ст. характеризуються застосуванням великої кількості нового озброєння, яке дозволило ворогуючим сторонам максимально дистанціюватися від безпосереднього зіткнення один з одним. Одним з новітніх зразків озброєння на полі бою стали безпілотні літальні апарати (БПЛА), які під час воєнних конфліктів довели свою здатність значно ефективніше, ніж пілотовані літаки, вести повітряну розвідку та виконувати інші завдання бойового забезпечення, а також для завдання ударів по противнику. Одним з шляхів підвищення ефективності БПЛА є підвищення рівня технічної досконалості їх систем керування. Створення нових підходів для проектування навігаційних систем безпілотних літальних апаратів, зокрема, на основі безплатформенної інерціальної навігаційної системи є актуальним завданням, тому що це дозволить забезпечити автоматичне керування маршрутом польоту БПЛА за відсутності коригувальних сигналів від глобальної системи супутникової навігації. Мета. Метою зазначеної роботи є розробка методики управління безпілотним літальним апаратом із застосуванням інтелектуальної системи автоматичного керування. Зазначена методика дозволить мінімізувати похибку безплатформенної інерціальної навігаційної системи за рахунок застосування апарату нечіткої нейронної мережі. В роботі розроблено алгоритм реалізації запропонованої методики побудови інтелектуальної системи автоматичного управління системою навігації БПЛА з використанням апарату нечіткої нейронної мережі в програмному середовищі MatLab 7; проведено навчання нейронної мережі в програмному середовищі Python 3.6 (Jupyter-notebook), а також проведено тестування моделі БПЛА в середовищі симулятору Robot operation system (ROS) для порівняння з існуючими методами. Метод. Для досягнення поставленої мети використано такі методи: інтелектуальні системи, теорія автоматичного управління, псевдоспектральний метод; методи на базі генетичного алгоритму та апарат нечіткої нейронної мережі. Результати. Розроблено методику побудови інтелектуальної системи автоматичного керування безпілотним літальним апаратом для мінімізації похибки безплатформної інерціальної навігаційної системи за рахунок застосування нейронної мережі. Протестовано роботу інтелектуальної системи автоматичного управління системою навігації БПЛА за допомогою нейронної мережі в програмному середовищі MatLab на основі запропонованого алгоритму реалізації. Досліджено можливість практичного застосування отриманих результатів та порівняно з традиційними методами. Висновки. Розроблена методика побудови інтелектуальної системи автоматичного керування безпілотним літальним апаратом показує перевагу порівняно із відомими методами за відсутності коригувальних сигналів від глобальної системи супутникової навігації.