Научная статья на тему 'ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ДВИЖЕНИЯ И НАВИГАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО СУДНА'

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ДВИЖЕНИЯ И НАВИГАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО СУДНА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
8
1
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
минимальное остовное дерево / задача коммивояжёра / алгоритм / дрон / minimum spanning tree / travelling salesman problem / algorithm / drone

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — И.Т. Аёшин, В.А. Федоров, А.А. Городов

В статье проанализированы различные варианты решения задач движения и навигации судна, включая задачу нахождения минимального остовного дерева и задачу коммивояжера.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THEORETICAL APPROACHES TO SOLVING PROBLEMS OF SHIP MOVEMENT AND NAVIGATION

The paper is a review of various options for solving movement and ship navigation, including the problem of finding the minimum spanning tree and the traveling salesman problem.

Текст научной работы на тему «ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ДВИЖЕНИЯ И НАВИГАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО СУДНА»

Секция

«ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА»

УДК 51-74

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ДВИЖЕНИЯ И НАВИГАЦИИ

БЕСПИЛОТНОГО СУДНА

И.Т. Аёшин, В.А. Федоров Научный руководитель - А. А. Городов

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

ivanavoshin@gmail.com

В статье проанализированы различные варианты решения задач движения и навигации судна, включая задачу нахождения минимального остовного дерева и задачу коммивояжера.

Ключевые слова: минимальное остовное дерево, задача коммивояжёра, алгоритм, дрон.

THEORETICAL APPROACHES TO SOLVING PROBLEMS OF SHIP MOVEMENT

AND NAVIGATION

I.T. Ayoshin, V.A. Fedorov Scientific supervisor - A. A. Gorodov

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

ivanavoshin@gmail.com

The paper is a review of various options for solving movement and ship navigation, including the problem of finding the minimum spanning tree and the traveling salesman problem.

Key words: minimum spanning tree, travelling salesman problem, algorithm, drone.

В последние года наблюдается стремительный рост использования беспилотных аппаратов. Согласно дорожной карте развития беспилотных аппаратов, составленной Яндексом, Сбербанком, ГАЗом и КамАЗом, к 2023 году должна начаться полноценная эксплуатация беспилотных автомобилей [1]. При этом технологии беспилотных аппаратов используются не только в таких крупных проектах, а также в небольших исследовательских работах, связанных с изучением акваторий [2,3,4,5]. Изучение опыта работающих над подобными проектами в целом показало необходимость предварительной теоретической систематизации требуемой задачи для решения и проектирования подобного рода объектов.

Проект по разработке автономного надводного мини-дрона можно разбить на несколько уровней, при этом одним из главных является создание системы беспилотной навигации. Системы подобных проектов основываются на алгоритмах. Существуют следующие способы описания алгоритма: словесное описание, псевдокод, блок-схема, программа. Необходимо построить общие алгоритмы проектирования, создания и программирования

системы беспилотной навигации. В данной работе представим данный алгоритм в виде блок-схемы как наиболее наглядный способ визуализации алгоритма.

Разработка системы навигации, представленная на рисунке 1, разбивается на две крупные задачи построение и корректировка маршрута. Для построения маршрута нам необходимо получить gps-координаты, которые будут использоваться в качестве вершин графа, а также построить граф соединив соседние вершины, у которых грани гексагональных зон совпадают. Для решения задачи построения маршрута можно свести ее к задаче коммивояжера, заключающаяся в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город. Вторым способом будет нахождение минимального остовного дерева, но так как в классической формулировке не предполагается возврат в исходную точку, то нам надо предусмотреть построение маршрута из конечной точки в начальную, в худшем случае придется дополнительно проплыть диаметр множества.

Для задачи корректировки маршрута, представленной на рисунке 2, необходимо сначала распознать объект (препятствие) и классифицировать его. В решении такого класса задач, необходимо понимать движется ли объект или нет. Если он статичный, то из графа удаляются вершины, связанные с препятствием, и судно продолжает движение на измененном графе. Объект может быть динамичным, тогда система определяет предсказуемый он или нет. Для непредсказуемого отслеживаются координаты, анализируется его движение в течении короткого временного промежутка, строится предсказательная модель его движения, по модели составляется таблица связи координат ко времени, далее судно продолжает движение с учетом данных таблицы.

При этом подзадачу анализа аварийных ситуаций можно представить в виде следующей блок-схемы, изображенной на рисунке 3. Аварийные ситуации делятся на две категории 1 и 2 рода. В первом случае судно не может продолжать движение и отправляет сигнал SOS с координатами, возможна отправка имеющихся данных на сервер. Для 2-го рода, строится кратчайший маршрут в начальную точку и судно возвращается.

Рис.1 - Схема системы навигации

Секция «Прикладная математика»

Рис.2 - Схема корректировки маршрута

Построить кратчайший путь к начальной точке

Рис.3 - Схема анализа аварийных ситуаций

Алгоритмы, описанные выше, позволяют представить базовую модель создания системы беспилотной навигации. С её помощью мы можем увидеть преимущества и недостатки различных методов, используемых в разработке беспилотного аппарата и выбрать наиболее подходящий вариант, который будет использоваться в будущем.

Библиографические ссылки

1. Постановление Правительства РФ от 26 ноября 2018 г. N 1415 "О проведении эксперимента по опытной эксплуатации на автомобильных дорогах общего пользования высокоавтоматизированных транспортных средств" (с изменениями 2020 года) - / [Электронный ресурс].-Режим доступа: http://gov.garant.ru/document?id=7201346 2&byPara=1/.

2. Guobao X., Weiming S., Xianbin W., Applications of Wireless Sensor Networks in Marine Environment Monitoring: A Survey. Sensors 2014; pp. 1-24.

3. Perez, C.A.; Jimenez, M.; Soto, F.; Torres, R.; López, J.A.; Iborra, A. A system for monitoring marine environments based on Wireless Sensor Networks. In Proceedings of the IEEE Conference on OCEANS, Santander, Spain, 6-9 June 2011; pp. 1-6.

4. Yang, X.; Ong, K.G.; Dreschel, W.R.; Zeng, K.; Mungle, C.S.; Grimes, C.A. Design of a wireless sensor network for long-term, in-situ monitoring of an aqueous environment. Sensors 2002, 2, 455-472.

5. Bromage, M.; Obraczka, K.; Potts, D. SEA-LABS: A wireless sensor network for sustained monitoring of coral reefs. In Proceedings of the 6th international IFIP-TC6 conference on Ad Hoc and sensor networks, wireless networks, next generation internet, Atlanta, GA, USA, 14-18 May 2007; pp.1132-1135.

© Аёшин И.Т., Федоров В. А., 2021

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.