Представлен способ алгоритмической компенсации смещения центров чувствительных элементов акселерометров в составе высокоточной инерциальной навигационной системы. Ранее рассматриваемую компенсацию допускалось не применять, ввиду возможности минимизации ее влияния за счет конструктивных особенностей - максимально близкого расположения акселерометров друг к другу. С модернизацией комплектующих инерциальных датчиков влияние погрешности типа «size-effect» могло стать существенным по сравнению с погрешностями гироскопов и акселерометров. Целью данной работы является анализ влияния этой погрешности на решение навигационной задачи в условиях точностей современных инерциальных датчиков. В работе подробно изложена схема компенсации: отдельно рассматривается компенсация к произвольному центру инерциального измерительного блока, учитывающая эффект разнесения триады акселерометров, и к центру вращения транспортного средства, учитывающая место установки на объект эксплуатации. Дополнительно проанализированы конструкции расположения акселерометров на платформах блока датчиков высокоточной и малогабаритной инерциальных навигационных систем. С помощью серии вращений на наклонно поворотном столе проведен расчет разнесения акселерометров по методу наименьших квадратов относительно точки пересечения осей вращения используемого стенда. Получена оценка невязки вычисленных коэффициентов разнесения чувствительных элементов от их номинальных значений. На примере калибровочных вращений достигнуто уменьшение всех паразитных явлений в сигнале акселерометров, проявляемых в результате центростремительного и тангенциального ускорений. Аналитически выведено влияние паразитного сигнала акселерометров при курсовой качке изделия на исчисление координат и раскрыта зависимость исследуемой погрешности от времени работы изделия в условиях постоянной качки. С целью верификации проведены реальные испытаниях на наклонно-поворотном столе и изложены полученные результаты эффективности компенсации. Приведены результаты компенсации при летных испытаниях на двуместном вертолете вертикального взлета и посадки. Расчет летных испытаний производился путем натурного моделирования по записанными данным с учетом синхронизации используемых датчиков. Отдельно рассматривается компенсация в режиме сведения триады акселерометров к произвольной точке и в режиме сведения акселерометров к центру вращения транспортного средства.
В статье рассматривается проблема подготовки педагогов к взаимодействию с семьями обучающихся. В статьепредставлены результаты исследования 12 отечественных и 56 зарубежных программ подготовки будущих педагогов в 35 педагогических вузах, в том числе: 17 программ по профилю «Дошкольное образование», 19 программ по профилю «Начальное образование» и 32 программы по профилю «Иностранный язык» (как пример программы, которая не предполагает прямого контакта учителя с родителями обучающихся). Зарубежные университеты были выбраны на основании ежегодно публикуемого рейтинга университетов мира QS World University Rankings. Также в статье представлены результаты всероссийского исследования запросов родителей и педагогов на взаимодействие школы и семьи. В опросе приняли участие 400 респондентов - 200 родителей и 200 педагогов, из которых 183 учителя и 17 членов администрации школ. Исследование позволило конкретизировать основные запросы родителей и педагогов на взаимодействие, понять трудности, с которыми сталкивается школа и семья при взаимодействии, выявить дефицит компетенций учителей в области работы с семьями обучающихся. Исследование также показало, что родители и педагоги солидарны в выборе главных компетенций учителей в области взаимодействия с семьями обучающихся. В статье предложена примерная тематика программы повышения квалификации учителей в области взаимодействия школы и семьи, которая учитывает запросы родителей и учителей.
Непрерывное совершенствование технологий создания беспилотных авиационных платформ приводит к росту их количественного состава и спектра решаемых ими задач. Установка станций постановки помех в качестве полезной нагрузки на беспилотные летательные аппараты (БпЛА) позволяет осуществлять радиоэлектронное подавление многофункциональных радиолокационных станций (МРЛС) средств противовоздушной обороны за счет превышения числа помех над числом каналов компенсатора этих помех. Поскольку современные МРЛС сантиметрового и миллиметрового диапазонов волн оснащаются фазированными антенными решетками (ФАР), чаще всего проходного типа, то задача увеличения противопомехового канального ресурса в таких системах наиболее актуальна. Одним из направлений решения данной задачи является конструктивное объединение (интеграция) основной и компенсационных подрешеток в общем раскрыве ФАР. Данное решение требует незначительной программно-аппаратной доработки образца, заключающейся в применении системы дополнительных облучателей с цифровым выходом, расположенных за основным полотном ФАР, что является более экономичным в сравнении с использованием множества вспомогательных малоразмерных компенсационных ФАР. В статье приводится сравнительная оценка эффективности функционирования подсистемы автоматической компенсации помех с подрешетками компенсационных каналов интегрированных в основную ФАР и автокомпенсатора помех с множеством малоразмерных компенсационных решеток. Исследование проводилось методами компьютерного моделирования на имитационной программной модели функционирования подсистемы автоматической компенсации помех МРЛС с ФАР при воздействии группы БпЛА - носителей станций постановки помех. Результаты моделирования показали возможность увеличения противопомехового канального ресурса при реализации в МРЛС предложений, а также рост показателя помехоустойчивости в 1,02…1,23 раза по сравнению с МРЛС, оснащенной малоразмерными ФАР компенсационных каналов.
Проводится анализ проблемы мульти коммивояжера, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивояжёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исходное положение с минимальными затратами на поездку. Задача мульти коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения назначений между несколькими агентами. Основной целью исследования является разработка эффективного метода решения данной проблемы, который позволит сократить время выполнения задач и оптимизировать использование ресурсов. В ходе исследования был создан инновационный метод, основанный на уменьшении размерности пространства решений. Этот метод позволяет более эффективно управлять нагрузкой и ресурсами, что в свою очередь способствует минимизации общего времени выполнения задач. Особенностью метода является его универсальность и применимость в различных сценариях, включая ситуации с разным количеством задач и коммивояжеров. Такой подход обеспечивает более широкий охват и позволяет оценить применимость метода в различных контекстах, что является важным преимуществом данного исследования. Для оценки эффективности разработанного метода было проведено сравнительное исследование с использованием классического метода решения проблемы мульти коммивояжера. Оценка результатов осуществлялась на основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения задачи мульти коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максимальной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что разработанный метод значительно превосходит классический подход по всем рассматриваемым критериям в большинстве экспериментов, так как при использовании предложенного метода среднее время расчета для задачи мульти коммивояжера уменьшается на 56% по сравнению с наилучшим известным классическим результатом, при этим средняя сумма длины пройденных маршрутов коммивояжерами соответственно уменьшается на 12% и максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов (дисбаланс нагрузки) уменьшается на 8%, что подтверждает высокую эффективность предложенного метода и перспективность для практического применения в различных сферах, где требуется оптимизация маршрутов и распределения задач между несколькими исполнителями.
Информации о пожароопасных ситуациях, циркулирующей в контурах систем контроля и управления кораблём ВМФ и уровня технологий искусственного интеллекта, вполне достаточно, чтобы разработать научно-методический аппарат обнаружения пожароопасных ситуаций в корабельных помещениях, определения места их возникновения и факторов пожара, прогнозирования развития пожароопасной ситуации и разработать комплекс технологических решений с применением искусственного интеллекта для получения обоснованных рекомендаций по локализации и тушению пожаров на кораблях ВМФ. Это позволит значительно сократить время обнаружения источников возгорания, дать достоверную информацию о пожароопасной обстановке, спрогнозировать развитие пожара в корабельных помещениях и оперативно организовать борьбу с корабельным пожаром до возникновения критических пожароопасных факторов и ущерба кораблю, здоровью и жизни личного состава. Технологии искусственного интеллекта являются эффективным средством решения сложных плохо формализуемых задач. К этому классу традиционно относятся задачи классификации, кластеризации, аппроксимации многомерных отображений, прогнозирования временных рядов, нелинейной фильтрации, управления сложными технологическими объектами. Анализ пожарной опасности технологических процессов, работы корабельных систем и технических средств показал, что одним из наиболее перспективных путей разрешения системного противоречия в обеспечении пожарной безопасности является использование технологий искусственного интеллекта. Необходимость разработки интеллектуальных систем обеспеченья живучести на кораблях ВМФ обусловлена необходимостью повышения эффективности руководства при борьбе за живучесть в ряде аварий и катастроф. Описаны примеры влияния различных факторов на ведение борьбы за живучесть при возникновении аварий. Определена роль интеллектуальных систем обеспеченья живучести в составе систем кораблей и судов. Обоснована необходимость внедрения таких систем. Разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные системы обеспечения живучести на кораблях ВМФ призваны оказывать помощь командному составу кораблей и судов в своевременности и обоснованности принятия решений, что позволит повысить эффективность борьбы за живучесть.
Основным способом решения задач планирования и управления движением является использование интеллектуальных технологий. При этом интеллектуальные технологии применяются для решения задач постановки и корректировки целей управления и программы действий по реализации этих целей, а также для формирования алгоритма управления в условиях неопределенности, обусловленной различными факторами, в исполнительных элементах, подсистеме управления движением, подсистеме планирования и поведения. Данная работа посвящена актуальной проблеме математического моделирования и теории управления: задаче децентрализованного управления мультиагентной системой, состоящей из агентов, моделирующих поведение автономных роботов, с целью обеспечения движения группы роботов, развернутых в линию и в строю типа «конвой». В работе рассматриваются результаты исследований в сфере управления группой беспилотных летательных аппаратов, определены типы задач, которые могут выполняться группой воздушных роботов, выделены основные стратегии управления и их особенности. Сформированы общие позиции, необходимые для разработки детализированного алгоритма группового управления. Каждый робот должен ориентироваться в пространстве автономно без GPS по сигналам с собственной камеры или лидара (активного дальномера) определять помехи, выстраивать оптимальные пути движения и принимать решения, направленные на достижения цели и выполнения задачи. Управление осуществляется с помощью алгоритма альтернативной коллективной адаптации, основанного на идеях коллективного поведения объектов адаптации. Для реализации механизма адаптации параметрам вектора сопоставляются автоматы адаптации, моделирующие поведение объектов адаптации в среде. Разработана структура процесса альтернативной коллективной адаптации, под управлением которой осуществляется передвижение группы роботов в строю.
В настоящее время в навигационных системах робото-технических комплексов (РТК) используют разнородные датчики первичной информации, которые могут обеспечивать избыточность навигационных данных. Это позволяет повысить точность вычисления параметров движения, а так же позволяет определять их с большей надёжностью при условии выхода из строя одного или нескольких датчиков. В работе дан обзор и приводится классификация низкоуровневых математических методов обработки переопределённых параметров состояния систем навигации РТК. Отмечается, что задача комплексирования является подобластью задачи идентификации систем и поэтому имеет общие с ней подходы к построению решения. В подавляющем большинстве методов, построенных на оптимизационном подходе, в качестве критерия оптимальности используется квадратичная функция ошибок. Все математические методы объединения (комплексной обработки или комплексирования) каких-либо данных разделяют на низко-, средне- и высокоуровневые. В системах навигации наибольшее применение имеют низкоуровневые методы, такие как рекурсивные, нерекурсивные и методы на основе ковариаций. Нерекурсивные методы редко используются напрямую. Рекурсивные, как правило, построены по схеме фильтра Калмана. Не все методы устойчивы к негауссовости и корреляционной зависимости исходных данных, что часто встречается в системах навигации с переопределёнными данными. Кроме того, не все методы могут использоваться для решения проблемы релевантности данных, поступающих от навигационных приборов. Отмечается, что для методов комплексирования ключевым является подход объединения данных в информационном пространстве, понимаемом, как обратное к ковариационному, поскольку подавляющая часть методов, включая байесовские, сводятся к нему. В связи с этим, наибольший интерес представляют методы на основе ковариаций. Однако, для решения проблемы релевантности данных в системах навигации, являющихся системами реального времени, существующие методы плохо приспособлены, поскольку требуют при каждом такте объединения данных решения трудоёмкой в вычислительном плане оптимизационной задачи. Таким образом, существует проблема разработки новых подходов к решению этой задачи.
Статья посвящена решению актуальной проблемы покрытия территории при помощи беспилотных летательных аппаратов (БЛА) с использованием мобильных зарядных станций. Современные практические задачи покрытия территории требуют одновременного участия нескольких БЛА с целью оптимизации временных затрат в ходе миссии. Другим ограничивающим фактором в контексте охвата территории с использованием БЛА является длительность автономной работы этих систем. Из-за ограниченной дальности полета на одном заряде батареи может возникнуть необходимость в использовании зарядных станций для завершения миссии охвата. Статичные зарядные станции позволяют зарядить аккумуляторы БЛА, однако это приводит к прерыванию миссии и увеличивает время, необходимое для завершения охвата. При использовании статичных зарядных станций важно так же правильно выбрать их местоположение, учитывая доступные места для установки. При этом сам процесс установки зарядных станций требует времени, что делает их использование нецелесообразным в миссиях, где покрытие территории нужно осуществить в кратчайшие сроки, например, при спасательных или поисковых операциях. Мобильные зарядные станции, которые способны перемещаться по территории для оптимизации процесса заряда или замены аккумуляторов БЛА лишены этих недостатков. Возникает задача планирования траекторий движения не только для БЛА, но и мобильной зарядной станции. При совместном планировании движения повышается эффективность охвата, но одновременно возрастает и вычислительная сложность при поиске траекторий. В настоящей статье решается задача эффективного покрытия территории с использованием нескольких БЛА и мобильной зарядной станции при помощи генетического алгоритма. Для адаптации задачи к использованию генетического алгоритма предлагается и обосновывается способ формирования хромосомы, которая корректно отражает решение задачи и позволяет закодировать траектории движения БЛА, мобильной зарядной станции, а также учитывает время и место проведения подзарядки или замены аккумулятора БЛА. Для исследования предложенного алгоритма разработано программное обеспечение на языке программирования Python. Адекватность предложенного подхода подтверждена результатами моделирования.
Предложен метод построения непрерывного управления неаффинными по управлению объектами с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором переменных состояния. Предложенный метод базируется на использовании квазилинейных моделей нелинейных объектов, которые создаются на основе их уравнений в форме Коши с сохранением точности описания. В работе показано, что управление по состоянию и воздействиям существует, если нелинейный объект является вполне управляемым по состоянию и удовлетворяет критерию управляемости выходом. Для определения управления необходимо по квазилинейной модели объекта найти ряд полиномов и решить полиномиальное и нелинейное алгебраическое уравнения. Метод является аналитическим и позволяет обеспечить некоторые первичные показатели качества. Область притяжения положения равновесия замкнутой системы определяется областью пространства состояний, в которой выполняется условие управляемости квазилинейной модели объекта. В зависимости от свойств нелинейностей объекта, управление определяется либо как функция переменных состояния и отклонения, либо является численным решением, получаемым итерационным методом. Искомое управление найдено в непрерывной форме, однако оно может быть легко записано в дискретном виде для реализации вычислительным устройством. В данной статье приводится обзор и краткий анализ известных результатов в области управления неаффинными объектами, формализуется решаемая задача, формулируются условия ее разрешимости, а также выводятся аналитические выражения для нахождения управляющего воздействия. Приведен численный пример с результатами синтеза и моделирования, который позволяет заключить, что приведённые соотношения приводят к нахождению непрерывного управления неаффинным объектом с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором состояния, при котором обеспечиваются требуемые свойства замкнутой системы управления. При этом найденное управление обеспечивает равенство статической ошибки нулю и длительность переходного процесса, не превышающая заданную величину. Приведенные результаты моделирования замкнутой системы управления нелинейным неаффинным объектом третьего порядка подтверждают выполнение указанных свойств.
В отличие от существующих методов обучения систем искусственного интеллекта, подходы, основанные на федеративном обучении, не потребуют длительной и дорогостоящей процедуры подготовки обучающей выборки при создании и массовом практическом применении «умных» сельскохозяйственных систем, автономных беспилотных сельскохозяйственных машин и роботов, а полученные системой принятия решений знания будут актуализироваться на постоянной основе. Целью исследования является разработка и внедрение сквозной технологии федеративного обучения для искусственного интеллекта, отсутствие которой сегодня препятствует созданию интегрированных информационно-управляющих систем для растениеводства и животноводства («умные» сельскохозяйственные системы), основанных на групповом применении беспилотных наземных и воздушных сельскохозяйственных машин и роботов. Внедрение подобных интеллектуальных систем необходимо для сохранения и повышения производимой продукции и обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства. В статье описаны нейрокогнитивные методы и алгоритмы федеративного обучения интеллектуальных систем управления сельскохозяйственными процессами в реальной среде. Также предлагается структура обмена данными и знаниями в системе «умного» поля на основе распределенной сети интеллектуальных агентов, управляющих системами «умного» поля на различных сельскохозяйственных угодьях, на основе федеративного обучения. Каждый интеллектуальный агент представляет собой программную модель нейрокогнитивных процессов рассуждения и принятия решений в рамках решения определенной задачи. Предложенная структура будет способствовать совместному накоплению базы знаний в области сельского хозяйства и сможет стать основой множества различных интеллектуальных агентов, эффективно выполняющих конкретные задачи в рамках распределенной сети систем управления «умными» полями. Также приводится описание интеллектуальных агентов, выполняющих различные задачи в реальной среде. Приведены примеры разрабатываемых на автономных робототехнических и программных комплексов, на основе которых планируется апробация предложенной концепции федеративного обучения систем «умного» поля. Вместе с тем в статье описаны ожидаемые эффекты внедрения технологий, основанных на разрабатываемых методах и алгоритмах федеративного обучения интеллектуальных агентов, управляющих системами умного поля.