Підсистема формування польотного завдання
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.73.17013Ключові слова:
безпілотний літальний апарат, метод Калмана, aлгоритм Дейкстри, інтерфейс користувача, обробка супутникових знімківАнотація
Дану роботу присвячено розробці системи автоматичного визначення польотного завдання для безпілотних літальних апаратів. Для реалізації такої системи використовувався фреймворк QT (бібліотека класів C++ та набір інструментального програмного забезпечення для створення крос-платформних додатків). До складу системи автоматизованого визначення польотного завдання запропоновано ввести модулі прогнозування та маршрутизації. Розроблено інтерфейс для побудови польотного завдання, яке може бути використане для завантаження, відстеження ключових метрик із безпілотного літального апарата та коригування місії польотного завдання. Було використано передові фреймворки QT/Qml, що дозволить використовувати програмний продукт на різних операційних системах, що додасть гнучкості у використанні системних компонентів.
Посилання
B. Paden, M. Cap, S. Z. Yong, D. Yershow, and E. Frazzolo, “A survey of motion planning and control techniques for self-driving urban vehicles,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 1(1), 2016, p. 33–55. https://doi.org/10.1109/TIV.2016.2578706
M. Buehler, K. Lagnemma, and S. Sanjiv, (eds.). “The DARPA Urban Chal-lenge: Autonomous Vehicles in City Traffic,” Springer Tracts in Advanced Ro-botics. 2009. https://doi.org/10.1007/978-3-642-03991-1
H. Sak, A. Senior, and F. Beaufays, “Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling,” In Fifteenth Annual Conference of the International Speech Communication Association, 2014. https://doi.org/10.21437/Interspeech.2014-80
https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's algorithm.
http://web.mit.edw/eranki/www/tutorials/search
C. E. Rasmussen, Processes for Machine Learning. The MIT Press. 2006. https://doi.org/10.7551/mitpress/3206.001.0001
L. R. Medsker, and L. C. Jain, Recurrent neural networks. Design and Ap-plications, 2001, 5.
S. Bonnin, T. H. Weisswange, F. Kummert, and J. Schmuedderich, “General behavior prediction by a combination of scenario-specific models,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 15(4), 2014, pp. 1478–1488. https://doi.org/10.1109/TITS.2014.2299340.
C. W. Hsu, C. C. Chang, and C. J. Lin, A Practical Guide to Support Vector Classification. Department of Computer Science, National Taiwan University, 2003.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” In Advances in Neural Information Processing Systems. 2012, pp. 1097–1105).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
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).
