Аналіз підходів проєктування системи автономного уникнення перешкод безполітними літальними апаратами

Abstract

Проведено аналіз сучасних підходів до проєктування систем автономного уникнення перешкод для безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Розглянуто ключові проблеми, що виникають під час навігації в складних середовищах з обмеженим доступом до GPS, а також шляхи їх вирішення за допомогою штучного інтелекту, зокрема нейронних мереж та алгоритмів глибокого навчання з підкріпленням. Увагу зосереджено на методах обробки сенсорних даних, інтеграції інтелектуальних алгоритмів з системами керування та забезпеченні безпеки польоту. Наведено приклади практичного застосування таких систем, окреслено перспективи розвитку досліджень і визначено напрями подальших робіт, спрямованих на створення адаптивних і надійних рішень для автономної навігації.

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.