Програмні системи автоматизації та навігації безпілотних літальних апаратів в умовах сучасних бойових дій
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Проаналізовано архітектуру програмного забезпечення військових безпілотних літальних апаратів. Розглянуто підходи до забезпечення їхньої автономності за допомогою модулів машинного зору та інерціальної навігації в умовах впливу засобів радіоелектронної боротьби.
The software architecture of military unmanned aerial vehicles is analyzed. Approaches to ensuring their autonomy using machine vision modules and inertial navigation under the influence of electronic warfare are considered.
The software architecture of military unmanned aerial vehicles is analyzed. Approaches to ensuring their autonomy using machine vision modules and inertial navigation under the influence of electronic warfare are considered.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Джаман М. В., Домненко М. Г. Програмні системи автоматизації та навігації безпілотних літальних апаратів в умовах сучасних бойових дій // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2026/paper/view/28599.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Смірнов, О. А. Основи побудови систем управління безпілотними літальними апаратами: навч. посіб. / О. А. Смірнов. – Київ: Військове видавництво, 2023. – 215 с.
- Valavanis K. P., Vachtsevanos G. J. Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Springer, 2015. 3022 p.
- Петренко В. І. Програмна протидія засобам РЕБ у сучасних військових комплексах. / В. І. Петренко // Військовотехнічний збірник, №4(12), 2024. С. 112-118.
- Zhao Z., Zheng P., Xu S., Wu S. Object detection with deep learning: A review. Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. №1. P. 1–21.