|
Содержание
Введение
Монография посвящена вопросам совершенствования математического и программного обеспечения бортовых систем интеллектуального анализа данных, навигации и управления. Актуальность темы определяется потребностью оснащения бортовых вычислительных комплексов (БВК) малоразмерных автономных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) программно-аппаратными системами обработки телеметрии, потоков целевых данных от систем технического зрения и системами интеллектуального управления, способными решать задачи в условиях помех и ограниченных вычислительных ресурсов бортовых ЭВМ в реальном времени. С учетом миссий малых аппаратов возрастает роль высокопроизводительной обработки данных на борту и выработки управления в условиях ограничений на вычислительные ресурсы. Большая роль отводится видеокамере как источнику важнейшей графической информации, которая помогает в решении задач мониторинга динамических объектов, навигации и траекторного движения, даже при отсутствии систем GPS/Glonass, но требует применения достаточно трудоемких вычислений. В комплекс задач, решаемых на борту с применением видеокамеры, входят распознавание и слежение за целевыми объектами; определение местоположения и ориентации; решение задач преследования и сопровождения целей. Реализовать весь объем алгоритмов в БВК в реальном масштабе времени с высокой точностью затруднительно из-за ограниченных бортовых ресурсов, поэтому возникает необходимость постановки оптимизационных задач по критериям времени и точности управления. Задачи реального времени решаются успешно на наземных высокопроизводительных системах, практически не имеющих ограничений. Поэтому, в ряде случаев целесообразно проводить распределение функций между землей и бортом, что препятствует построению полностью автономных аппаратов и требует надежных систем связи. Бортовой комплекс, как правило, состоит из вычислителей, выполненных на базе однокристальной микро-ЭВМ, программируемых логических интегральных схем ПЛИС (FPGA-Field-Programmable Gate Array), сигнальных и графических процессоров с низким энергопотреблением, что важно для малых летательных аппаратов. Устройства служат вычислительной платформой, на которой можно решать сложные задачи, включая анализ и обработку навигационных данных; выработку управлений по показаниям бортовых датчиков, имеющимся топографическим данным и географическим ориентирам; мониторинг окружающей обстановки и слежение за целями; картографирование и решение целевых задач следования по заданной траектории. Бортовая система должна обеспечивать режим реального времени, что в условиях постоянного увеличения объема решаемых задач и ограниченных ресурсов требует совершенствования и оптимизации программно-аппаратных вычислительных средств. В монографии рассматриваются задачи оптимизации конвейерных и разрядно-параллельных вычислений для достижения компромисса между скоростью и качеством получаемых локально-оптимальных решений. Для решения задач используются алгоритмы семейства CORDIC («COordinate Rotation DIgital Computer»), которые сводят вычисление сложных функций к набору простых операций сложения и сдвига. Базовые операции этого семейства, предложенные Дж. Волдером (J. E. Voider) и Дж. Меджитом (J.-E. Meggitt), были исследованы и развиты отечественными учеными В. Д. Байковым и В. Б. Смоловым. Выделим основные области современного применения CORDIC-алгоритмов, которые могут быть полезны на борту БПЛА: вычисление математических функций, преобразования БПФ и ДПФ, дискретные синус- и косинус-преобразования; алгоритмы линейной алгебры; алгоритмы цифровой фильтрации и обработки изображений. Становится актуальной задача встраивания алгоритмов CORDIC в архитектуру перспективных вычислительных платформ. Для ускорения вычислений могут быть использованы методы конвейеризации и распараллеливания вычислений. Важно, что алгоритмы семейства CORDIC предоставляет возможность выбора различных вариантов конвейерной организации вычислений как особого вида параллелизма. В то же время эти алгоритмы имеют ряд особенностей, не позволяющих эффективно использовать их в параллельных системах, отличных от конвейерных, в том числе итеративный характер вычислений и необходимость коррекции результата. Эффективным подходом может служить разрядно-параллельная обработка информации, предложенная Г. Е. Пуховым для аналоговых вычислений ограниченного числа математических функций. Авторы настоящей работы ставят своей задачей обобщение и развитие полученных ранее результатов по построению периодических расписаний с совмещением циклов обработки информации и разрядно-параллельных вычислительных схем применительно к модифицированным цифровым алгоритмам CORDIC. В сферу обсуждаемых вопросов входят: расширение границ применимости существующих базовых подходов и алгоритмов вычислений к микропроцессорным платформам; решение практических задач анализа данных, навигации и управления с применением предложенных вычислительных схем и платформ; проведение экспериментов для определения качества разработанных алгоритмов. Основным результатом является построение оптимизированного математического обеспечения систем навигации и интеллектуального управления малых автономных летательных аппаратов. Монография состоит из четырех глав. В главе 1 дается краткий анализ алгоритмов семейства CORDIC и их практических приложений. Алгоритмы, созданные Дж. Волдером и называемые еще «метод „цифра за цифрой“» получили широкое распространение и еще не исчерпали своего потенциала, в связи с возможностями модификации и расширения функциональных возможностей. В главе 2 сформулированы основные положения теории периодической обработки информации с оптимизацией совмещения циклов. Дается обобщение принципов оптимизации конвейерной обработки информации в условиях ограничений на число функционально-ориентированных процессорных элементов. Приведены необходимые определения, утверждения и алгоритмы. Рассмотрены принципы построения оптимизированных структур устройств периодической обработки применительно к локальным алгоритмам и их комбинациям, отвечающим требованиям параллелизма. В главе 3 рассмотрены методы построения разрядно-параллельных вычислительных схем на основе предложений Г. Е. Пухова и модификации алгоритмов семейства CORDIC. Приведена структура геометрического процессорного элемента, интегрирующего разработанные алгоритмы и предлагаемого для включения в состав бортового вычислительного комплекса БПЛА. Рассмотрено решение геометрических задач генерации отрезков пути, поворотов и выполнения видовых операций отсечения в системе команд БВК, опирающихся на алгоритмы CORDIC. В главе 4 обобщается опыт в области разработки алгоритмического обеспечения автономных аппаратов и инструментальных программных средств, направленных на решение комплекса задач навигации и управления на борту в условиях ограничений на вычислительные ресурсы. Предлагаемые решения основываются на построении оптимизированного математического обеспечения, реализующего принципиальную возможность гибкого выбора между скоростью и точностью решения задач и имеющего эффективную аппаратную поддержку со стороны бортовых вычислителей.
Об авторах
 Хачумов Вячеслав Михайлович Доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Института проблем искусственного интеллекта ФИЦ ИУ РАН, заведующий лабораторией интеллектуального управления ИПС им. А. К. Айламазяна РАН. Действительный член (академик) Российской академии космонавтики имени К. Э. Циолковского. Профессор РУДН, МФТИ и МИРЭА — Российского технологического университета.
 Хачумов Михаил Вячеславович Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Института проблем искусственного интеллекта ФИЦ ИУ РАН, доцент кафедры информационных технологий РУДН.
Область научных интересов: математическое обеспечение бортовых систем, конвейерные и разрядно-параллельные вычисления, алгоритмы CORDIC, интеллектуальный анализ данных, интеллектуальные системы управления, беспилотные летательные аппараты. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||