Умную систему управления беспилотником придумали ученые ЮУрГУ
Система основана на искусственном интеллекте с самообучающейся нейронной сетью
Исследователи Южно-Уральского госуниверситета (ЮУрГУ) разрабатывают умную систему управления взлетом, полетом и посадкой беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с элементами механизации крыла, которая может применяться в том числе и для координирования работы лопастей ветроэнергетических установок. Система основана на искусственном интеллекте с самообучающейся нейронной сетью, сообщает пресс-служба ЮУрГУ.
Челябинские ученые сделали возможной также регулировку крыльев беспилотников самолетного типа, вмонтировав в их конструкцию подкрылки и надкрылки, которые прежде встречались только у больших летательных аппаратов. Элементы регулируют взлет, посадку, угол подъёма, а также устойчивость и стабильность полета объекта.
Установка таких деталей на крыльях БПЛА позволяет управлять его полетом с наземной базы без участия человека. Оператор лишь задаст координаты и траекторию полета, полностью придерживаться которой будет помогать новая система. Разработанная учеными вуза система управления на базе самообучающегося искусственного интеллекта, получая сигнал с техники, сможет регулировать работу подкрылок и надкрылок дистанционно; выбирая при этом в базе данных оптимальные углы подъема и спуска аппарата на землю. Маневренность беспилотника при порывах ветра увеличится без дополнительного расхода топлива или заряда аккумулятора, поскольку отдельные подвижные детали на его крыльях упростят процесс стабилизации в воздухе. Новая электронная система управления позволит быстрее реагировать на возможные внештатные ситуации во время полета аппарата, не допуская смещения его траектории в пространстве.
«Уникальность нашего изобретения не только в дополнительных регулирующих элементах, но и в нейросетевой надстройке для электронной системы управления. Мы создаем нейронную сеть, которая будет нарабатывать базу данных по ошибкам аппарата при полете. То есть, когда беспилотник движется без управления человеком, он многократно совершает одни и те же действия; а нейронная сеть в этот момент собирает все погрешности в движении аппарата, которые могли возникнуть в каждом предыдущем отработанном действии. Собрав базу таких данных, нейронная сеть сможет прогнозировать и мгновенно ликвидировать всевозможные отклонения при движении БПЛА», – пояснил заведующий кафедрой «Промышленная теплоэнергетика» ЮУрГУ Константин Осинцев.
Все собранные нейросетью данные хранятся в электронной базе управления. Интеллектуальная система, предварительно обученная на сотнях полетов беспилотника, будет «понимать», как действовать во внештатной ситуации в воздухе, регулируя углы направления закрылок или подкрылок, стабилизирующих пространственное положение летательного аппарата. Кроме того, новая нейросетевая система управления сможет самостоятельно подбирать оптимальные траектории для подъема и посадки объекта на землю с учетом текущих метеоусловий и скорости движения аппарата. Главным преимуществом уникальной системы управления является экономичный расход топлива либо заряда аккумулятора БПЛА. Это позволит увеличить заявленную дальность полета при определенной скорости как минимум на четыре процента.
Сегодня ученые ЮУрГУ занимаются изготовлением экспериментальных элементов механизации (подкрылок и надкрылок) при помощи 3D-принтера. Исследователи подвергают их разному воздействию потоков воздуха в аэротрубе при разных скоростях и углах наклона.