stringtranslate.com

Автономный летательный аппарат

Автономный самолет — это самолет , который летает под управлением бортовых автономных роботизированных систем и не нуждается в вмешательстве человека -пилота или дистанционном управлении . Большинство современных автономных самолетов — это беспилотные летательные аппараты (дроны) с предварительно запрограммированными алгоритмами для выполнения определенных задач, но достижения в технологиях искусственного интеллекта (например, машинное обучение ) означают, что автономные системы управления достигают точки, когда разрабатываются несколько воздушных такси и связанных с ними режимов регулирования.

История

Беспилотные летательные аппараты

Уинстон Черчилль и другие ожидают запуска беспилотной мишени de Havilland Queen Bee , 6 июня 1941 г.

Самое раннее зафиксированное использование беспилотного летательного аппарата для ведения боевых действий произошло в июле 1849 года [1] , когда он служил в качестве носителя воздушных шаров (предшественника авианосца ) [2] Значительное развитие радиоуправляемых беспилотников началось в начале 1900-х годов и изначально было сосредоточено на предоставлении учебных целей для обучения военнослужащих. Самой ранней попыткой создания беспилотного летательного аппарата с двигателем была «Воздушная мишень» AM Low в 1916 году. [3]

Автономные функции, такие как автопилот и автоматизированная навигация, постепенно развивались в течение двадцатого века, хотя такие методы, как сопоставление контуров местности (TERCOM), применялись в основном к крылатым ракетам .

Некоторые современные беспилотники обладают высокой степенью автономности, хотя они не полностью способны, а нормативная среда запрещает их широкое использование в гражданской авиации. Тем не менее, были проведены некоторые ограниченные испытания.

Пассажиры

Поскольку системы полета, навигации и связи стали более сложными, безопасная перевозка пассажиров стала практической возможностью. Системы автопилота освобождают пилота-человека от все большего количества обязанностей, но пилот в настоящее время остается необходимым.

В настоящее время разрабатывается ряд воздушных такси , а также планируются более крупные автономные транспортные средства. Персональный воздушный транспорт — это еще один класс, где от одного до четырех пассажиров не должны иметь возможности пилотировать самолет, а автономность рассматривается как необходимая для широкого внедрения.

Архитектура системы управления

Вычислительные возможности систем управления и навигации самолетов развивались по мере развития вычислительной техники, сначала с аналоговых элементов управления, а затем с появлением микроконтроллеров, затем систем на кристалле (SOC) и одноплатных компьютеров (SBC).

Датчики

Датчики положения и движения предоставляют информацию о состоянии самолета. Экстероцептивные датчики имеют дело с внешней информацией, например, с измерениями расстояния, в то время как экспроприоцептивные датчики соотносят внутренние и внешние состояния. [4]

Некооперативные датчики способны обнаруживать цели автономно, поэтому они используются для обеспечения разделения и предотвращения столкновений. [5]

Степень свободы (DOF) относится как к количеству, так и к качеству датчиков на борту: 6 DOF подразумевает 3-осевые гироскопы и акселерометры (типичный инерциальный измерительный блок  – IMU), 9 DOF относится к IMU плюс компас, 10 DOF добавляет барометр, а 11 DOF обычно добавляет GPS-приемник. [6]

Приводы

Исполнительные механизмы БПЛА включают в себя цифровые электронные контроллеры скорости (которые управляют частотой вращения двигателей), связанные с двигателями и пропеллерами , серводвигатели ( в основном для самолетов и вертолетов), оружие, исполнительные механизмы полезной нагрузки, светодиоды и динамики.

Программное обеспечение

Программное обеспечение БПЛА называется полетным стеком или автопилотом. Цель полетного стека — получать данные от датчиков, управлять двигателями для обеспечения устойчивости БПЛА и облегчать наземное управление и связь для планирования миссии. [7]

БПЛА — это системы реального времени , которым требуется быстрая реакция на изменение данных датчиков. В результате БПЛА полагаются на одноплатные компьютеры для своих вычислительных нужд. Примерами таких одноплатных компьютеров являются Raspberry Pis , Beagleboards и т. д., защищенные NavIO, PXFMini и т. д. или разработанные с нуля, такие как NuttX , preemptive- RT Linux , Xenomai , Orocos-Robot Operating System или DDS-ROS 2.0.

В число открытых стеков гражданского назначения входят:

Благодаря открытому исходному коду программного обеспечения для БПЛА, их можно настраивать в соответствии с конкретными приложениями. Например, исследователи из Технического университета Кошице заменили алгоритм управления по умолчанию автопилота PX4. [8] Эта гибкость и совместные усилия привели к появлению большого количества различных стеков с открытым исходным кодом, некоторые из которых являются ответвлениями других, например, CleanFlight, который является ответвлением BaseFlight и от которого ответвляются три других стека.

Принципы цикла

Типичные контуры управления полетом для мультикоптера

В беспилотных летательных аппаратах используются архитектуры управления с открытым, закрытым или гибридным контуром.

Коммуникации

Большинство БПЛА используют радио для дистанционного управления и обмена видео и другими данными . Ранние БПЛА имели только узкополосную восходящую линию связи. Нисходящие линии связи появились позже. Эти двунаправленные узкополосные радиолинии передавали данные управления и контроля (C&C) и телеметрические данные о состоянии систем самолета удаленному оператору. Для полетов на очень большие расстояния военные БПЛА также используют спутниковые приемники как часть спутниковых навигационных систем. В случаях, когда требовалась передача видео, БПЛА будут реализовывать отдельную аналоговую видеорадиолинию.

В большинстве современных автономных приложений требуется передача видео. Широкополосный канал используется для передачи всех типов данных по одному радиоканалу. Эти широкополосные каналы могут использовать методы качества обслуживания для оптимизации трафика C&C для низкой задержки. Обычно эти широкополосные каналы переносят трафик TCP/IP , который может быть направлен через Интернет.

Связь может быть установлена ​​с помощью:

Поскольку мобильные сети с годами стали более производительными и надежными, беспилотники начали использовать мобильные сети для связи. Мобильные сети могут использоваться для отслеживания дронов, дистанционного пилотирования, беспроводных обновлений [14] и облачных вычислений [15] .

Современные сетевые стандарты явно рассматривают автономные летательные аппараты и поэтому включают оптимизации. Стандарт 5G предписал сократить задержку пользовательской плоскости до 1 мс при использовании сверхнадежных и малозадерживаемых коммуникаций. [16]

Автономия

Основы автономного управления

Базовая автономность обеспечивается проприоцептивными датчиками. Расширенная автономность требует ситуационной осведомленности, знаний об окружающей среде вокруг самолета от экстероцептивных датчиков: слияние датчиков объединяет информацию от нескольких датчиков. [4]

Основные принципы

Один из способов достижения автономного управления использует несколько уровней контура управления, как в иерархических системах управления . По состоянию на 2016 год циклы нижнего уровня (т. е. для управления полетом) тикают со скоростью 32 000 раз в секунду, в то время как циклы более высокого уровня могут циклироваться один раз в секунду. Принцип заключается в том, чтобы разложить поведение самолета на управляемые «фрагменты» или состояния с известными переходами. Типы иерархических систем управления варьируются от простых скриптов до конечных автоматов , деревьев поведения и иерархических планировщиков задач . Наиболее распространенным механизмом управления, используемым в этих уровнях, является ПИД-регулятор , который может использоваться для достижения зависания квадрокоптера, используя данные от IMU для расчета точных входов для электронных регуляторов скорости и двигателей. [ необходима цитата ]

Примеры алгоритмов среднего уровня:

Развитые иерархические планировщики задач БПЛА используют такие методы, как поиск по дереву состояний или генетические алгоритмы . [19]

Особенности автономии

Степени автономности БПЛА

Производители БПЛА часто встраивают в них специальные автономные функции, такие как:

Функции

Полная автономность доступна для определенных задач, таких как дозаправка в воздухе [20] или наземное переключение батарей; но задачи более высокого уровня требуют больших вычислительных, сенсорных и исполнительных возможностей. Один из подходов к количественной оценке автономных возможностей основан на терминологии OODA , как было предложено Исследовательской лабораторией ВВС США 2002 года , и используется в таблице ниже: [21]

Средние уровни автономии, такие как реактивная автономия и высокие уровни, использующие когнитивную автономию, уже в некоторой степени достигнуты и являются очень активными областями исследований.

Реактивная автономия

Реактивная автономия, такая как коллективный полет, предотвращение столкновений в реальном времени , следование вдоль стен и центрирование коридора, опирается на телекоммуникацию и ситуационную осведомленность, предоставляемую датчиками дальности: оптическим потоком , [22] лидарами (световыми радарами), радарами , гидролокаторами .

Большинство датчиков дальности анализируют электромагнитное излучение, отраженное от окружающей среды и поступающее на датчик. Камеры (для визуального потока) действуют как простые приемники. Лидары, радары и сонары (со звуковыми механическими волнами) излучают и принимают волны, измеряя время прохождения туда и обратно. Камеры БПЛА не требуют излучаемой мощности, что снижает общее потребление.

Радары и сонары в основном используются в военных целях.

Реактивная автономия в некоторых формах уже достигла потребительских рынков: она может стать широкодоступной менее чем через десятилетие. [4]

Новейшие (2013) уровни автономии для существующих систем

Одновременная локализация и картографирование

SLAM объединяет одометрию и внешние данные для представления мира и положения БПЛА в нем в трех измерениях. Высокогорная навигация на открытом воздухе не требует больших вертикальных полей зрения и может полагаться на координаты GPS (что делает ее простым картографированием, а не SLAM). [23]

Две смежные области исследований — фотограмметрия и лидар, особенно в условиях малой высоты и в помещениях с трехмерной съемкой.

Роение

Роение роботов относится к сетям агентов, способных динамически перенастраиваться, когда элементы покидают или входят в сеть. Они обеспечивают большую гибкость, чем многоагентное сотрудничество. Роение может открыть путь к слиянию данных. Некоторые биоинспирированные летающие рои используют рулевое поведение и стайность. [ необходимо разъяснение ]

Будущий военный потенциал

В военном секторе американские Predator и Reaper созданы для контртеррористических операций и в зонах боевых действий, в которых противник не обладает достаточной огневой мощью, чтобы сбить их. Они не предназначены для противостояния противовоздушной обороне или воздушному бою . В сентябре 2013 года начальник боевого командования ВВС США заявил, что нынешние БПЛА «бесполезны в спорной среде», если только там нет пилотируемых самолетов, которые могли бы их защитить. В отчете Исследовательской службы Конгресса (CRS) за 2012 год высказывалось предположение, что в будущем БПЛА смогут выполнять задачи, выходящие за рамки разведки, наблюдения, рекогносцировки и ударов; в отчете CRS в качестве возможных будущих начинаний указаны воздушные бои («более сложная будущая задача»). Интегрированная дорожная карта беспилотных систем Министерства обороны на финансовый год 2013-2038 предусматривает более важное место БПЛА в бою. К проблемам относятся расширенные возможности, взаимодействие человека и БПЛА, управление возросшим потоком информации, повышенная автономность и разработка боеприпасов, предназначенных специально для БПЛА. Проект систем систем DARPA [ 30] или работа General Atomics могут предвещать будущие сценарии войны, последний из которых раскрывает рои Avenger, оснащенные системой защиты области с помощью жидкостного лазера высокой энергии (HELLADS). [31]

Когнитивное радио

Технология когнитивного радио [ требуется разъяснение ] может найти применение в беспилотных летательных аппаратах. [32]

Возможности обучения

БПЛА могут использовать распределенные нейронные сети . [4]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Будущее использования дронов: возможности и угрозы с этической и правовой точки зрения, Asser Press – Springer, глава Алана Маккенны, стр. 355
  2. ^ Каплан, Филип (2013). Военно-морская авиация во Второй мировой войне. Перо и меч. стр. 19. ISBN 978-1-4738-2997-8.
  3. ^ Тейлор, Джон У. Р. Карманная книга Джейна по дистанционно пилотируемым аппаратам .
  4. ^ abcd Флореано, Дарио; Вуд, Роберт Дж. (27 мая 2015 г.). «Наука, технология и будущее малых автономных дронов». Nature . 521 (7553): 460–466. Bibcode :2015Natur.521..460F. doi :10.1038/nature14542. PMID  26017445. S2CID  4463263.
  5. ^ Фазано, Джанкармин; Аккардо, Доменико; Тирри, Анна Елена; Мочча, Антонио; Де Леллис, Этторе (1 октября 2015 г.). «Объединение радиолокационных и электрооптических данных для некооперативного обнаружения и предотвращения БПЛА». Аэрокосмическая наука и технология . 46 : 436–450. Бибкод : 2015AeST...46..436F. дои : 10.1016/j.ast.2015.08.010 .
  6. ^ "Arduino Playground – WhatIsDegreesOfFreedom6DOF9DOF10DOF11DOF". playground.arduino.cc . Получено 4 февраля 2016 г. .
  7. ^ Карлсон, Дэниел Ф.; Рисгаард, Сёрен (1 января 2018 г.). «Адаптация автопилотов дронов с открытым исходным кодом для наблюдений за айсбергами в реальном времени». MethodsX . 5 : 1059–1072. doi :10.1016/j.mex.2018.09.003. ISSN  2215-0161. PMC 6139390 . PMID  30225206. 
  8. ^ Леско, Дж.; Шрайнер, М.; Мегеси, Д.; Ковач, Левенте (ноябрь 2019 г.). «Автопилот Pixhawk PX-4 управляет небольшим беспилотным самолетом». 2019 Современные технологии безопасности на транспорте (МОСАТТ) . Кошице, Словакия: IEEE. стр. 90–93. doi : 10.1109/MOSATT48908.2019.8944101. ISBN 978-1-7281-5083-3. S2CID  209695691.
  9. ^ Бристо, Каллу, Виссьер, Пети (2011). «Технология навигации и управления внутри микро-БПЛА AR.Drone» (PDF) . Всемирный конгресс IFAC .{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  10. ^ Барнард, Джозеф (2007). «Проблемы управления, контроля и связи малых БПЛА» (PDF) . Barnard Microsystems .
  11. ^ «Дешевая камера дрона, которая передает изображение на ваш телефон». Bloomberg.com . Получено 3 февраля 2016 г.
  12. ^ «Сотовая связь обеспечивает более безопасное развертывание дронов». Qualcomm . Получено 9 мая 2018 г.
  13. ^ «Определение критически важных навыков взаимодействия пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов для операторов беспилотных авиационных систем» (PDF) . Научно-исследовательский институт поведенческих и социальных наук армии США . Сентябрь 2012 г. Архивировано (PDF) из оригинала 6 февраля 2016 г.
  14. ^ Заявка США 20170127245, Эдкинс, Тимоти М., «4G drone link», опубликована 04.05.2017  , в настоящее время отклонена.
  15. ^ Шарма, Навудай; Магарини, Маурицио; Джаякоди, Душанта Налин К.; Шарма, Вишал; Ли, Джун (август 2018 г.). «Сети сверхплотных облачных дронов по запросу: возможности, проблемы и преимущества». Журнал IEEE Communications . 56 (8): 85–91. doi : 10.1109/MCOM.2018.1701001. hdl : 11311/1063273 . ISSN  1558-1896. S2CID  52019723.
  16. ^ "Минимальные требования, связанные с техническими характеристиками радиоинтерфейса(ов) IMT-2020". www.itu.int . Получено 8 октября 2020 г. .
  17. ^ Roberge, V.; Tarbouchi, M.; Labonte, G. (1 февраля 2013 г.). «Сравнение параллельного генетического алгоритма и оптимизации роя частиц для планирования пути БПЛА в реальном времени». IEEE Transactions on Industrial Informatics . 9 (1): 132–141. doi :10.1109/TII.2012.2198665. ISSN  1551-3203. S2CID  8418538.
  18. ^ Тисдейл, Дж.; Ким, ЗуВан; Хедрик, Дж. К. (1 июня 2009 г.). «Планирование и оценка пути автономного БПЛА». Журнал IEEE Robotics Automation . 16 (2): 35–42. doi :10.1109/MRA.2009.932529. ISSN  1070-9932. S2CID  9696725.
  19. ^ Чекмез, Озсигинан, Айдын и Сахингоз (2014). "Планирование пути БПЛА с параллельными генетическими алгоритмами на архитектуре CUDA" (PDF) . Всемирный конгресс по инжинирингу .{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  20. ^ Дэвенпорт, Кристиан (23 апреля 2015 г.). «Посмотрите на шаг в истории ВМС: автономный дрон дозаправляется в воздухе». The Washington Post . ISSN  0190-8286 . Получено 3 февраля 2016 г.
  21. ^ Клаф, Брюс (август 2002 г.). «Метрики, Шметрики! Как, черт возьми, вы определяете автономность БПЛА?» (PDF) . Исследовательская лаборатория ВВС США . Архивировано (PDF) из оригинала 6 февраля 2016 г.
  22. ^ Серрес, Жюльен Р.; Массон, Гийом П.; Руффье, Франк; Франческини, Николя (2008). «Пчела в коридоре: центрирование и следование за стеной» (PDF) . Naturwissenschaften . 95 (12): 1181–1187. Бибкод : 2008NW.....95.1181S. дои : 10.1007/s00114-008-0440-6. PMID  18813898. S2CID  226081.
  23. ^ Рока, Мартинес-Санчес, Лагуэла и Ариас (2016). «Новая система 3D-картографирования с воздуха на основе платформ БПЛА и 2D-лазерных сканеров». Журнал датчиков . 2016 : 1–8. doi : 10.1155/2016/4158370 .{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  24. ^ "ETH Zurich: Дроны с чувством направления". Ascending Technologies GmbH . 10 ноября 2015 г. Получено 3 февраля 2016 г.
  25. ^ Тимоти Б. Ли (1 января 2018 г.). «Почему эксперты считают, что более дешевый и лучший лидар уже не за горами» – через Ars Technica.
  26. ↑ Shaojie Shen (16 ноября 2010 г.), Автономная воздушная навигация в закрытых помещениях , получено 3 февраля 2016 г.
  27. ^ "SWEEPER демонстрирует технологию широкоугольной оптической фазированной решетки". www.darpa.mil . Получено 3 февраля 2016 г.
  28. ^ "LIDAR: LIDAR приближается к повсеместному распространению по мере распространения миниатюрных систем". www.laserfocusworld.com . 13 октября 2015 г. Получено 3 февраля 2016 г.
  29. ^ Quack, Ferrara, Gambini, Han, Keraly, Qiao, Rao, Sandborn, Zhu, Chuang, Yablonovitch, Boser, Chang-Hasnain, C. Wu (2015). «Разработка исходного чипа FMCW LADAR с использованием MEMS-электронно-фотонной гетерогенной интеграции». Калифорнийский университет в Беркли .{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  30. ^ "План DARPA по подавлению врагов с помощью роящихся дронов – Drone 360". Drone 360 ​​. 6 апреля 2015 . Получено 3 февраля 2016 .
  31. ↑ NewWorldofWeapons (17 января 2014 г.), Беспилотный летательный аппарат ВВС США STEALTH, вооруженный ЛАЗЕРНОЙ ПУШКОЙ, названный General Atomics Avenger , получено 3 февраля 2016 г.
  32. ^ Young (декабрь 2012 г.). «Унифицированное многодоменное принятие решений: когнитивное радио и конвергенция автономных транспортных средств». Преподавательский состав Политехнического института и Государственного университета Вирджинии . hdl :10919/19295 . Получено 18 сентября 2020 г.