CC BY
87
Key words: flight control actuator, aerodynamic parameter identification, UA V, microcontroller.
Scherbinin Victor Victorovich, doctor of technical sciences, head of research department, cniiagacniiag. ru, Russia, Moscow, JSC "Central Research Institute for Automatics and Hydraulics ",
Kvetkin Georgy Alekseevich, candidate of technical sciences, head of laboratory, cniiag®,cniiag. ru, Russia, Moscow, JSC "Central Research Institute for Automatics and Hydraulics ",
Zinovyev Petr Dmitrievich, engineer, cniiagacniiag. ru, Russia, Moscow, JSC "Central Research Institute for Automatics and Hydraulics",
Shevtsova Ekaterina Viktorovna, candidate of technical sciences, docent, catrin victora mail. ru, Russia, Moscow, Bauman 's Moscow State Technical University
УДК 629.7.058
ФОРМИРОВАНИЕ МАРШРУТА БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА, С УЧЕТОМ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОРРЕКЦИИ ИНЕРЦИАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
Е.В. Помазков
Описан алгоритм автоматической прокладки маршрута, обеспечивающий минимальную длину и работу ИНС с заданной точностью.
Ключевые слова: формирование маршрута, инерциальная навигационная система, корреляционно-экстремальная навигационная система.
Введение
В задачах, решаемых с помощью беспилотных летательных аппаратов, при отсутствии гарантированной работы спутниковой навигационной системы (СНС) коррекция инерциальной навигационной системы (ИНС) осуществляется с помощью корреляционно-экстремальной навигационной системы (КЭНС).
Для решения задач автоматическими беспилотными летательными аппаратами характерно наличие этапа подготовки полетного задания (ПЗ), которое перед запуском аппарата передается на его борт для дальнейшего выполнения. В комплексе средств подготовки полетных заданий (КСАППЗ) маршрут БПЛА в горизонтальной плоскости хранится в виде списка широт и долгот, именуемых пунктами поворота маршрута (ППМ), при этом дуги, соединяющие соседние ППМ, в общем случае являются ортодромиями.
К маршруту в зависимости от предназначения БПЛА могут предъявляться различные требования, такие, как максимальное покрытие определенной площади (например, при получении георазведывательной информации об определенном районе) или минимальное расстояние (для достижения заданного пункта назначения). И в том, и в другом случае возникает необходимость обеспечения обхода возможных препятствий и пролета в разрешенном районе. В связи с обширностью задачи в данной статье будет рассматриваться только второй вариант.
Для навигации по ИНС с заданной точностью необходимо обеспечивать коррекцию. Сравнительно наиболее простым способом является спутниковая навигационная система. Однако не всегда есть гарантия ее корректной работы. В таком случае коррекция ИНС в горизонтальной плоскости осуществляется с помощью корреляционно-экстремальной навигационной системы (КЭНС).
Задача КЭНС состоит в поиске положения максимального сходства одной информации относительно другой путем построения матрицы корреляции, поиска на ней экстремума и, если найденное решение превышает определенный порог, - в выдвижении гипотезы об относительном положении.
Для коррекции ИНС БПЛА в процессе полета в горизонтальной плоскости с помощью КЭНС сравнивается информация о геофизических полях Земли, предварительно подготовленная и записанная на борт БПЛА и называемая эталонной информацией (ЭИ), и информация, получаемая в процессе полета, называемая текущей информацией (ТИ).
Информация, характеризующая определенный район, может описывать различные геофизические поля Земли, например, поверхностные -высоты рельефа земной поверхности, тепловой и радиолокационный контраст и пространственные - гравитационное и магнитное поле.
В данной статье рассматривается коррекция по высотам рельефа местности по точке (КЭНС-1).
ЭИ для КЭНС может представлять собой данные о высотах рельефа местности заданной прямоугольной области, именуемой зоной коррекции (ЗК). ТИ может представлять собой набор высот, полученных в процессе полета измерительными приборами, например, разность между абсолютной высотой над уровнем моря и относительной высотой до подстилающей поверхности.
Пригодные для ориентации ЗК, как правило, выбираются из характеристик рельефа. В общем случае предпочтение отдается участкам с не слишком ровным и с не слишком интенсивным рельефом. Кроме оценки рельефа, пригодность ЗК также может быть установлена с помощью моделирования полета БПЛА.
Выбор пригодной для ориентации ЗК - трудоемкая задача и в данной статье не рассматривается. Предполагается, что пригодные для ориентации ЗК даны на всем рассматриваемом районе.
21
Участки земной поверхности, именуемые зонами коррекции, для КЭНС, как правило, имеющие форму прямоугольника, должны быть расставлены на протяжении маршрута полета и обеспечивать навигацию с заданной точностью.
Ниже описан алгоритм автоматической прокладки маршрута в разрешенном районе в обход запретных зон, обеспечивающий минимальную длину маршрута БПЛА и необходимую точность навигации.
Постановка задачи. Пусть имеем следующее.
Координаты начала маршрута.
Координаты последней ортодромии (координаты конца маршрута и предпоследнего ППМ).
Район поиска маршрута (задается в виде полигона).
Список пригодных ЗК на рассматриваемом районе.
Список запретных зон (ЗЗ), через которые запрещено прокладывать маршрут.
Характеристика ИНС (кривая максимального нарастания ошибки от времени).
Характеристики БПЛА (максимальная длина полета, радиус разворота и т.д.).
Максимальная навигационная ошибка в конечной точке.
Задача найти кратчайший маршрут от точки начала поиска до конечной с заданной максимальной навигационной ошибкой в обход ЗЗ, пролегающий в районе поиска и обеспечивающий коррекцию ИНС с помощью КЭНС.
Для ИНС существует зависимость нарастания навигационной ошибки от времени. Если навигационная ошибка, набранная за время полета БПЛА по маршруту минимально возможной длины, превышает максимально допустимую в конечной точке, то необходимо прокладывать маршрут через ЗК.
Алгоритм формирования маршрута. Основная идея алгоритма формирования маршрута заключается в поэтапной прокладке маршрута через пригодные ЗК.
Вначале происходит этап подготовки, включающий в себя следующие пункты.
Подготовка района поиска маршрута по высотам рельефа местности.
Установка значения ошибочной высоты на участках, попадающих
на ЗЗ.
Алгоритм формирования маршрута представлен на рис. 1.
Результатами работы приведенного алгоритма являются маршрут минимальной длины, проходящий через ЗК, заданный в виде списка ППМ, и список ЗК на этом маршруте.
Результаты работы алгоритма формирования маршрута. Алгоритм формирования маршрута беспилотного летательного аппарата, обеспечивающего навигацию при помощи инерциальной навигационной системы, был реализован в виде программного комплекса.
На рис. 2, представлены этапы прокладки маршрута.
22
Начало
Входные данные:
1. Последняя ортодромия (^^г^).
2. Последняя ЗК поставленная на ^й^г^ (zk_last).
3. ППМ начала поиска маршрута (ppm_curr).
4. Маршрут минимальной длины от ppm_curr до
zk_last (route_curr).
Попадаем гарантированно в zk last
НЕТ
1. Определяем ЗК (zk_curr) максимально приближенную к route_curr и обеспечивающее гарантированное попадание в нее.
2. Строим кратчайший маршрут от ppm_curr до zk_curr.
3. ppm_curr задаем точкой выхода из zk_curr.
4. route_curr прокладываем от ppm_curr до zk last.
1. Составляем маршрут, проходящий через подобранные ЗК.
2. Составляем список ЗК.
Конец
в
Рис.2. Этапы прокладки маршрута: а - начальный маршрут минимальной длины без ЗК; б - маршрут с первой и последней ЗК; в - маршрут с первой, последней и одной промежуточной ЗК; г - маршрут с первой, последней и двумя промежуточными ЗК
23
г
К маршрутам, приведенным на рис.2, необходимо дать следующие пояснения.
На каждом рис. 2, а - г дана характеристика района применения БПЛА. Градиент серого цвета пропорционален высотам рельефа местности. Маршрут может быть проложен только в тех местах, где есть информация о высотах. Белый цвет - отсутствие такой информации. Белый круг в центре - запретная зона (удаляется информация о высоте для ее облета). Черные окружности - пункты поворота маршрута, линии между ними -соединяющие их ортодромии. Черные прямоугольники - зоны коррекции. Начало маршрута - левый ППМ.
Для проверки пригодности выработанного маршрута и ЗК может быть проведена оценка работы ИНС и КЭНС. В общем случае она подразумевает определенное количество моделирований пролета БПЛА с динамическими навигационными ошибками, оценку попадания в ЗК, способность КЭНС выработать гипотезу о положении БПЛА в ЗК и оценку ошибки попадания в пункт назначения. По данным результатам делается вывод о пригодности зон коррекции и о маршруте в целом.
Выводы
Приведенный в данной статье метод формирования маршрута беспилотного летательного аппарата позволяет вырабатывать маршруты минимальной длины в обход запретных зон, обеспечивающие навигацию при помощи инерциальной навигационной системы с заданной точностью.
Данный метод может быть использован для корреляционно-экстремальных навигационных систем, использующих не только высоты рельефа местности, но и другие характеристики земной поверхности.
Список литературы
1. Закатов П.С. Курс высшей геодезии. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Недра, 1976. 511 с.
2. Левитин А.В. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ. М.: Вильямс, 2006. 576 с.
3. Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн; под ред. И. В. Красикова. 2-е изд. М.: Вильямс, 2005. 1296 с.
4. Рэндал У. Биард, Тимоти У. МакЛэйн. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. М.: Техносфера, 2015. 312 с.
Помазков Евгений Валентинович, ст. инж., jack pom@ mail.ru, Россия, Москва, АО «ГосНИИП»
ROUTING OF FLIGHT PATH OF A PILOTLESS AIRCRAFT USING INERTIAL
NAVIGATION SYSTEM.
E. V. Pomazkov 24
In this article, an automated method of routing a flight path providing the shortest route with the use of inertial navigation system, is described.
Key words: routing, inertial navigation system, correlation-extreme navigation system.
Pomazkov Evgeniy Valentinovich, senior engineer, jack_pom@mail.ru, Russia, Moscow, JSC "GosNIIP "
УДК 681.5
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБАСТНО-АДАПТИВНОГО
УПРАВЛЕНИЯ БЛА
М.И. Герус
Рассматривается возможность применения робастно-адаптивного управления БЛА. Проводится краткий анализ достоинств и недостатков робастного и адаптивного подходов при управлении БЛА. Показаны трудности, возникающие при проектировании робастных и адаптивных систем управления БЛА. Приводится концепция робастно-адаптивной системы управления БЛА.
Ключевые слова: робастное управление, адаптивное управление, непрерывная линейная нестационарная система управления.
Введение. В процессе проектирования систем стабилизации и управления движением беспилотным летательным аппаратом (БЛА) нередко возникает проблема управления объектом в условиях, когда точная информация об объекте управления (ОУ) и внешней среде известна лишь с некоторой достоверностью. В данном случае классические методы теории автоматического управления, как и современные точные методы, могут работать неоптимально из-за неточностей, как параметрических, так и структурных, в описании ОУ. Для решения этой проблемы можно эффективно применять на практике лишь некоторые методы, в частности, следует особо выделить робастный и адаптивный подходы. В случае робастного управления синтезируемые регуляторы являются слабо чувствительными к неточностям в априорных предположениях о параметрах ОУ. В случае адаптивного подхода во время работы ОУ, т.е. в процессе полета БЛА, проводится идентификация параметров модели ОУ, тем самым проводится обновление информации об ОУ в условиях существенной нестационарности динамической модели БЛА и соответствующая этой информации настройка регулятора.
В случае применения робастного подхода полученное решение может не являться оптимальным с точки зрения обеспечения точности управления (например, точности вывода БЛА в определенную точку в пространстве). Но, с другой стороны, робастные методы первично обеспечивают
25
