Record Details

NEURAL NETWORK ALGORITHM SAFE OVERFLIGHT AERIAL OBSTACLES AND PROHIBITED LAND AREAS

Civil Aviation High TECHNOLOGIES

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title NEURAL NETWORK ALGORITHM SAFE OVERFLIGHT AERIAL OBSTACLES AND PROHIBITED LAND AREAS
НЕЙРОСЕТЕВОЙ АЛГОРИТМ БЕЗОПАСНОГО ОБЛЕТА ВОЗДУШНЫХ ПРЕПЯТСТВИЙ И ЗАПРЕЩЕННЫХ НАЗЕМНЫХ ЗОН
 
Creator Denis Mikhaylin A.; Moscow Aviation Institute (national research university)
Денис Михайлин Александрович; Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
 
Subject neural network;flight safety;aircraft;route
нейронная сеть;безопасность полета;летательный аппарат;маршрут
 
Description The article presents the algorithm of safe flying around obstacles when making en route flight of manned and unmanned aircraft. The analysis of obstacles in the path of the aircraft is carried out. It is shown that the application of neural networks for this problem solving allows to increase the control system performance and total flight safety. It is proved by modelling. The multilayer network consistent distribution is proposed to be used as neural network structure. In this work a neural network with three layers is used. To solve the problem the aircraft movement in plan is considered. It is important to have data on the Z coordinates of the obstacles vertices. Finally the number of neural network inputs was determined to be four. The number of alternatives, determining the number of neural network outputs is respectively five. As the continuing  of the aircraft flight along the original route is possible, as a result, a training sample is in the form of a chart. After training the neural network simulations of its work were made. Obstacles have been formed in advance.
В статье рассматривается алгоритм безопасного облета препятствий при выполнении маршрутного полета пилотируемыми и беспилотными летательными аппаратами. Проведен анализ типовых препятствий, возникающих на пути следования летательного аппарата. Показано, что применение нейронных сетей для решения указанной задачи позволяет повысить быстродействие системы управления и итоговую безопасность полета, что подтверждается моделированием. В качестве структуры нейронной сети предложено использовать многослойную сеть последовательного распространения. При этом в данной работе использовалась нейронная сеть с тремя слоями. В решаемой задаче, где рассматривается движение летательного аппарата в плане, важно наличие данных о координатах Z вершин препятствия. Таким образом, было определено число входов нейронной сети, равное четырем, а число альтернатив, определяющих количество выходов нейронной сети, соответственно – пяти, так как не исключается вариант продолжения полета летательным аппаратом по исходному маршруту. В результате сформирована обучающая выборка в виде таблицы. После обучения нейронной сети было проведено моделирование ее работы с учетом заранее сформированных препятствий.
 
Publisher Moscow State Technical University of Civil Aviation (MSTU CA)
 
Contributor —
Работа выполнена при материальной поддержке РФФИ (гранты № 15-08-00043, № 17-29-03185 и №16-08-00070)
 
Date 2017-09-11
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1114
10.26467/2079-0619-2017-20-4-18-24
 
Source Civil Aviation High TECHNOLOGIES; Том 20, № 4 (2017); 18-24
Научный вестник МГТУ ГА; Том 20, № 4 (2017); 18-24
2542-0119
2079-0619
10.26467/2079-0619-2017-20-4
 
Language rus
 
Relation http://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1114/986
Лебедев Г.Н., Мирзоян Л.А. Нейросетевое планирование действий по облету наземных объектов группой летательных аппаратов // Авиакосмическое приборостроение. 2005. № 12.
Лебедев Г.Н., Румакина А.В. Нейросетевое планирование маршрута разновысотного полета беспилотного летательного аппарата // Авиакосмическое приборостроение. 2014. № 5. С. 3–8.
Лебедев Г.Н., Румакина А.В. Система логического управления обходом препятствий беспилотным летательным аппаратом при маршрутном полете // Электронный журнал «Труды МАИ». 2015. № 83.
Нейросетевая реализация автоматического управления безопасной посадкой беспилотного летательного аппарата / А.В. Кузин, Д.В. Курмаков, А.В. Лукьянов, Д.А. Михайлин // Электронный журнал «Труды МАИ». 2013. № 70.
Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б., Нечаев Е.Е. Алгоритм назначения приоритетной очередности случайно расположенным в пространстве воздушным судам для выхода на стандартный маршрут прибытия // Научный Вестник МГТУ ГА. 2013. № 198, С. 31–36.
Управление полетом пассажирских самолетов при пересечении их маршрутов во время захода на посадку / Г.Н. Лебедев, П.Ч. Тин, М.Т. Зо, А.В. Медведев // Электронный журнал «Труды МАИ». 2013. № 63.
Лебедев Г.Н. и др. Теория оптимальных систем. М.: МАИ, 1993. 317 c.
Соболь Е.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981. 110 c.
Лебедев Г.Н. и др. Планирование работы компьютерных систем индивидуального обучения и повышение их эффективности // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. № 11. С. 47–54.
Зайцев А.В., Талиманчук Л.Л. Интеллектуальная система принятия решений для оценки научной деятельности на основе многосегментной системы // Нейрокомпьютеры. 2008. № 7. С. 85–88.
Лебедев Г.Н., Балашова Н.М. Интеллектуальные системы управления. М.: МГГУ, 2000. 117 c.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).