Архитектура многоуровневой интеллектуальной системы управления беспилотными летательными аппаратами

Макаров Д. А.; А. И. Панов; К. С. Яковлев

?

Архитектура многоуровневой интеллектуальной системы управления беспилотными летательными аппаратами

Искусственный интеллект и принятие решений. 2015. № 3. С. 18–33.

Макаров Д. А., Панов А. И., Яковлев К. С.

В работе рассмотрен ряд вопросов, возникающих в области автоматизации управления малыми беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) мультироторного типа. Предложена совокупность методов планирования и управления, рассмотрена задача организации взаимодействия различных методов и алгоритмов (авторских и известных) в единую интеллектуальную систему управления БПЛА. Предлагается использование трех уровней управления – стратегического, тактического и реактивного, описывается соответствующая архитектура – STRL (от англ. strategic, tactical, reactive, layered). Использование этой архитектуры позволит автоматизировать управление коалициями БПЛА при решении широкого круга задач в различных средах.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: интеллектуальная система управления уравнение Риккати планирование траектории беспилотные летательные аппараты знаковая картина мира многоуровневая архитектура нелинейное управление

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

OpenAtom Foundation. Консорциум, развивающий Open Source в Китае.

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33

В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

The recognition-by-components method

Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Brain-Computer Interfaces for Gait Rehabilitation After Stroke A Scoping Review

Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Generalizing the Brady-Yong Algorithm: Efficient Fast Hough Transform for Arbitrary Image Sizes

Kazimirov D., Rybakova E., Vitalii V. Gulevskii и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 20101–20132

Добавлено: 28 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Lay Attribution of Agency and Responsibility to AI and Remotely Piloted Drones in Military Context: Vignette Experiment in Russia

Zernova I., Родионова М. М., Monitoring Obshchestvennogo Mneniya: Ekonomichekie i Sotsial'nye Peremeny 2025 Vol. 187 No. 3 P. 183–205

The paper introduces a comprehensive vignette design that explores the attribution of responsibility and agency in military contexts, explicitly focusing on the interaction between two sovereign countries, the type of military operation, and the type of actor involved. The study gathered data from 1103 participants through an online survey. The results reveal several significant conclusions. ...

Добавлено: 30 апреля 2025 г.

Разработка методики применения БПЛА для анализа качественного состояния сельскохозяйственных угодий Сахалинской области

Абрамова С. В., Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture 2024 Т. 16 № 2 С. 93–112

Обоснование. Оценка качественного состояния сельскохозяйственных угодий является важнейшей составляющей в сфере аграрного управления и экологического контроля и представляет собой перманентную научную проблему. Применение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с набором датчиков для такой оценки позволяет оперативно получать актуальную и достоверную информацию объективного контроля, что дает возможность существенно повысить качество выводов и разработать рекомендации по улучшению управления земельными ...

Добавлено: 10 декабря 2024 г.

Cerebral blood flow regulation using nonlinear control theory tools

Alexey E. Golubev, , in: 16th International Conference on Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems (Pyatnitskiy's Conference) (STAB).: IEEE, 2022. P. 1–3.

Добавлено: 4 февраля 2023 г.

Modeling and simulation of cerebral blood flow autoregulation considered as an output regulation control problem

A.E. Golubev, Дальневосточный математический журнал 2022 Vol. 22 No. 2 P. 170–175

Исследуется математическая модель мозгового кровообращения, имеющая вид системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Задача моделирования механизма авторегулирования мозгового кровотока рассматривается как задача автоматического управления, заключающаяся в отслеживании заданного выходного сигнала. Для синтеза стабилизирующих законов управления и исследования свойств управляемости модели кровотока используется метод обратных задач динамики. ...

Добавлено: 4 февраля 2023 г.