Мирзоян Лолита Артуровна. Нейросетевая система планирования полета группы беспилотных летательных аппаратов

Короткий опис

Мирзоян Лолита Артуровна. Нейросетевая система планирования полета группы беспилотных летательных аппаратов : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.01 Москва, 2007 118 с., Библиогр.: с. 100-108 РГБ ОД, 61:07-5/4370

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Московский Авиационный Институт
(государственный технический университет)
На правах рукописи
МИРЗОЯН ЛОЛИТА АРТУРОВНА
НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА ПЛАНИРОВАНИЯ ПОЛЕТА ГРУППЫ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
Специальность 05.13.01 - системный анализ, управление и обработка
информации
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Лебедев Г.Н.
МОСКВА 2007

Содержание
Перечень условных обозначений и сокращений 5
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ДЕЙСТВИЙ 16
1.1 Методы независимой маршрутизации 16
1.1.1. Метод ветвей и границ 17
1.1.2. Метод поиска аналитического выражения функции риска 18
1.1.3. Г енетический алгоритм 19
1.1.4. Нейронные сети 21
1.1.4 Л Нейронная сеть Хопфилда 21
1.1.4.2 Нейронная сеть Кохонена 24
1.2 Методы совместной маршрутизации 27
1.3 Результаты сравнительного анализа существующих методе®
независимой и совместной маршрутизации 30
1.4 Выводы по главе 1 32
ГЛАВА 2 ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ
ГРУППОВОГО ПОЛЕТА 34
2.1 Постановка задачи планирования группового полета БЛА 34
2.2 Области ответственности БЛА 35
2.3 Управляющий нейроэлемент. Нейросетевые структуры директивного
и иерархического типа 36
2.4 Трехуровневый процесс управления полетом 41
2.5 Выводы по главе 2 45
ГЛАВА 3 ЭВОЛЮЦИОННОЕ ФОРМИРОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ
СТРУКТУР 47
3.1 Критерий эффективности при отборе нейросетевых структур
планирования действий 48
3.2 Обучение директивных нейросетевых структур 51
3.3 Эволюционный отбор иерархических нейросетевых структур 52
3.3.1. Матричное представление нейросетевых структур 52
3.3.2. Механизмы эволюции 56
3.4 Выводы по главе 3 58
ГЛАВА 4 СИНТЕЗ НЕЙРОСЕТЕВЫХ СТРУКТУР ПЛАНИРОВАНИЯ ГРУППОВОГО ПОЛЕТА 60
4.1 Выбор модели беспилотного летательного аппарата 60
4.2 Формирование траектории полета между пунктами маршрута 66
4.2.1. Тактический уровень управления полетом - формирование
траектории 66
4.2.2. Исследование ограничений на возможные маневры БЛА 67
4.2.3. Учет динамических свойств объекта управления на этапе
конструирования систем планирования действий 70
4.3 Моделирующая среда 73
4.3.1. Аппроксимация длины траектории полета и положения БЛА с
помощью нейронной сети 73
4.3.2. Моделирование групповых действий 80
4.4 Синтез нейросетевой системы планирования полета двух БЛА 83
4.5 Нейросетевые структуры сопровождения принятия решения 85
4.6 Выводы по главе 4 87
ГЛАВА 5 АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ 89
5.1 Анализ результатов моделирования 89
5.2 Аппаратная реализация нейросетевой системы планирования
группового полета на базе ПЛИС 90
5.3 Конвейерный режим планирования групповых действий 92
5.4 Выводы по главе 5 97
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 99
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 100
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Области применения гражданских БЛА 109
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Основные характеристики БЛА «Аэрозонд» 111
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Временные диаграммы работы ПЛИС 113
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Акт внедрения 117

Список літератури

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной диссертационной работе была решена проблема создания интеллектуальной нейросетевой системы планирования полета группы, состоящей из двух БЛА. Были получены следующие основные результаты.
1. Предложен подход к планированию групповых действий гражданских БЛА с помощью нейросетевых управляющих структур. Разработана схема функционирования предложенных нейросетевых структур в бортовом комплексе БЛА.
2. Предложен новый управляющий нейроэлемент,
воспроизводящий кроме возбуждения процесс его торможения и имеющий два канала - входной информационный на своем уровне иерархии и управляющий, воспринимающий команду с верхнего уровня.
3. Разработаны методы эволюционного формирования
нейросетевых структур с помощью моделирующей среды.
4. Путем моделирования полета БЛА и разработанной методики эволюционного отбора, получены директивные и иерархические структуры планирования действий двух БЛА.
5. Предложена схемотехническая реализация разработанных нейросетевых структур на однотипных логических элементах с помощью малогабаритных программируемых логических интегральных схем, что позволит значительно снизить стоимостные и массогабаритные характеристики нейросетевой системы управления полетом в целом.