ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ

Анотація

 У статті представлено огляд сучасних інформаційних технологій, що застосовуються в системах керування безпілотними літальними апаратами (БПЛА). Проаналізовано динамічну модель з шістьма ступенями свободи, яка лежить в основі польоту БПЛА, з акцентом як на повністю нелінійні формулювання, так і на їх лінійні наближення, що застосовуються у системах керування. Оцінено ефективність класичних алгоритмів управління – PID, LQR/LQG, керування на основі ковзного режиму та прогнозного керування моделями – за критеріями стійкості, обчислювальної складності та практичної реалізованості. Розглянуто інтеграцію методів машинного навчання, зокрема рекурентних (LSTM, GRU), згорткових і глибоких нейронних мереж, які дають змогу компенсувати нелінійності, прогнозувати траєкторії в динамічних середовищах і реалізовувати зорову навігацію на основі розпізнавання перешкод. Досліджено проблему об’єднання даних від датчиків та оцінки стану системи: порівняно продуктивність класичних фільтрів Калмана (KF, EKF, UKF) із гібридними нейромережевими архітектурами, що поєднують LSTM-моделі для врахування негаусового шуму та комбіновані стратегії ізоляції відмов. Узагальнено результати тематичних досліджень, які підтверджують переваги нейрогібридних фільтрів у підвищенні точності позиціонування та стійкості до погіршення сигналу. На рівні місії проаналізовано методи планування траєкторій, зокрема алгоритми детермінованого пошуку (A*, D*, RRT), евристичні оптимізатори (генетичні алгоритми, оптимізація рою частинок) та сучасні алгоритми навчання з підкріпленням (DQN, PPO), що дозволяють адаптивно реагувати на зміни середовища та координувати дії рою. Розглянуто багатоагентні підходи до навчання з підкріпленням, які забезпечують формування кооперативної поведінки БПЛА та адаптивних енергозалежних стратегій маршрутизації. Проаналізовано архітектури рівня рою -- мережеві топології, методи зв'язку та розподілені консенсусні протоколи, що забезпечують масштабованість, відмовостійкість і гнучкість у груповому управлінні. Зроблено узагальнювальний висновок про перспективність подальших досліджень у напрямах створення енергоефективних апаратних прискорювачів (FPGA/ASIC), впровадження AutoML для автоматизованого налаштування моделей та інтеграції алгоритмів навчання з формальними гарантіями безпеки. Представлений огляд дозволяє сформулювати концептуальні засади побудови нового покоління автономних систем БПЛА, здатних до надійного функціонування у складних, динамічно змінних і невизначених умовах.