Аналіз підходів проєктування системи автономного уникнення перешкод безполітними літальними апаратами
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper analyzes modern approaches to the design of autonomous obstacle avoidance systems for unmanned
aerial vehicles (UAVs). The key problems that arise when navigating in complex environments with limited access to
GPS, as well as ways to solve them using artificial intelligence, in particular neural networks and reinforcement
learning algorithms, are considered. Attention is focused on methods of processing sensor data, integrating intelligent
algorithms with control systems, and ensuring flight safety. Examples of practical applications of such systems are
given, prospects for research development are outlined, and directions for further work aimed at creating adaptive and
reliable solutions for autonomous navigation are identified.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Коваленко В. П., Ковалюк О. О. Аналіз підходів проєктування системи автономного уникнення перешкод безполітними літальними апаратами // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24343.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Rezaee M. R., Abdul Hamid N. A. W., Hussin M., Zukarnain Z. A. Comprehensive review of drones collision avoidance schemes: challenges and open issues // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2024. Vol. 25, No. 7. P. 63976410. [ ]. : https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3375893.
- Xue Z., Gonsalves T. Vision Based Drone Obstacle Avoidance by Deep Reinforcement Learning. AI. 2021. . 2, 3. . 366380. [ ]. : https://doi.org/10.3390/ai2030023.
- Fraga-Lamas P., Ramos L., Mondjar-Guerra V., Fernndez-Carams T. M. A review on IoT deep learning UAV systems for autonomous obstacle detection and collision avoidance // Remote Sensing. 2019. Vol. 11, No. 18. Article 2144. [ ]. : https://doi.org/10.3390/rs11182144.
- Yasin J. N., Mohamed S. A. S., Haghbayan M.-H., Heikkonen J., Tenhunen H., Plosila J. UAVs: collision avoidance systems and approaches // IEEE Access. 2020. [ ]. : https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3000064.
- Skarka W., Ashfaq R. Hybrid machine learning and reinforcement learning framework for adaptive UAV obstacle avoidance // Aerospace. 2024. Vol. 11, No. 11. Article 870. [ ]. : https://doi.org/10.3390/aerospace11110870.