Обложка Хачумов М.В. Методы обработки слабоструктурированной информации и интеллектуально-геометрического управления беспилотными летательными аппаратами
Id: 265909
1299 руб.

Методы обработки слабоструктурированной информации и интеллектуально-геометрического управления беспилотными летательными аппаратами

URSS. 2021. 300 с. ISBN 978-5-9710-8733-5.
Белая офсетная бумага
  • Твердый переплет

Аннотация

В монографии рассмотрены методы обработки слабоструктурированной информации, служащие платформой для решения задач интеллектуально-геометрического управления беспилотными летательными аппаратами. Под слабоструктурированными понимаются данные, для которых точная структура заранее неизвестна и может меняться во времени. Теория интеллектуально-геометрического управления интегрирует возможности автоматического управления и геометрических расчетов с методами... (Подробнее)


Содержание
Оглавление3
Список основных сокращений9
Введение10
Список литературы к введению17
Глава 1. Принципы интеллектуально-геометрического управления и инструментальные средства интеллектуального анализа слабоструктурированной информации20
1. Принципы интеллектуально- геометрического управления20
2. Архитектура иерархического интеллектуально-геометрического управления22
3. Модели формализованного представления мультимодальной информации26
3.1. Табличный способ задания исходных данных29
3.2. Мультимножества для описания данных30
3.3. Фазовые траектории для описания мультимодальных данных31
4. Постановка задач классификации33
4.1. Понятия и определения33
4.2. Классификация на основе метода МГУА35
5. Анализ мер близости и расстояний. Основные понятия и определения39
6. Метрики Махаланобиса. Утверждения и доказательства42
7. Постановка задач кластеризации. Модели и задачи51
7.1. Постановка задачи кластеризации51
7.2. Задачи об оптимальном размещении точек на сфере53
7.3. Метод последовательного сокращения числа кластеров62
7.4. Метод последовательного увеличения числа кластеров63
7.5. Оценки необходимого числа кластеров в задаче кластеризации63
7.6. Решение задачи бинарной кластеризации64
8. Основные выводы по главе 166
Список литературы к главе 167
Глава 2. Методы интеллектуальной обработки информации в системах технического зрения71
1. Измерение расстояний и распознавание на основе инвариантных моментов71
1.1. Распознавание и измерение расстояний до объектов73
1.2. Оценка устойчивости моментов к искажению данных75
1.3. Объединение метода инвариантов и искусственной нейронной сети76
1.4. 2D-инварианты для полутоновых изображений78
1.5. 3D-инварианты для полутоновых изображений79
2. Определение ориентации объекта по полутоновым изображениям80
2.1. Метод линии положения для 2D-полутонового изображения81
2.2. Определение ориентации объектов в трехмерном пространстве82
3. Бинарная классификация на основе варьирования пространства признаков87
4. Классификация на основе обобщенной метрики и комитетного подхода92
4.1. Исследование метрики в составе алгоритма AdaBoost93
4.2. Исследование метрики в составе алгоритма Bagging94
4.3. Нейросетевая реализация комитета большинства94
5. Сегментация мультиспектральных снимков на основе обобщенной метрики96
6. Основные выводы по главе 2101
Список литературы к главе 2103
Глава 3. Методы построения формаций беспилотных летательных аппаратов104
1. Обзор методов формирования строя летательных аппаратов104
2. Постановка задачи безопасного формирования строя108
3. Безопасное построение формаций на основе сетевых моделей110
3.1. Сетевые модели реализации равномерного размещения БПЛА110
3.2. Общая схема метода113
4. Стратегии разрешения коллизий (конфликтных ситуаций)115
5. Моделирование безопасного движения в неспокойной среде122
6. Основные выводы по главе 3123
Список литературы к главе 3124
Глава 4. Разработка методов и моделей интеллектуально-геометрического управления автономными БПЛА в условиях возмущенной воздушной среды126
1. Анализ проблемных вопросов интеллектуально-геометрического управления126
2. Модели БПЛА как объектов интеллектуально-геометрического управления132
3. Постановка задач интеллектуально-геометрического управления БПЛА137
4. Планирование маршрутов облета в динамической среде140
4.1. Полет между двумя заданными пунктами с облетом всех прочих140
4.2. Планирование маршрута полета на низкой высоте в условиях неопределенности144
4.3. Планирование маршрута движения ЛА в условиях неопределенности при преследовании цели153
4.4. Имитационное моделирование решения траекторных задач в возмущенной среде при наличии препятствий157
5. Решение задачи следования за целью автономным летательным аппаратом163
5.1. Постановка задачи преследования и следования за целью165
5.2. Определение места встречи на основе окружности Аполлония166
5.3. Прогнозирование движения цели на основе нейронной сети168 5.4. Расчет и прогнозирование траекторий движения БПЛА с применением сплайнов||171
6. Системы стратегий и правил поведения в задачах группового преследования-убегания (плоский случай)184
6.1. Методы решения задач преследования- убегания и сопровождения цели185
6.2. Задача управления в процессе следования за целью (плоский случай)187
6.3. Моделирование задачи следования БПЛА за целью189
6.5. Постановка задачи группового преследования (плоский случай)193
6.6. Решение задачи группового преследования цели (геометрический подход)195
6.7. Описание системы управления БПЛА на основе продукционных правил198
6.8. Система моделирования полета БПЛА с учетом ветровой нагрузки200
7. Разработка системы стратегий и правил поведения в задачах преследования- убегания (пространственный случай)209
7.1. Вычисление места встречи преследователя с целью209
7.2. Решение задачи «захвата» цели212
7.3. Описание системы продукционных правил для управления ЛА215
7.4. Моделирование полета группы ЛА с учетом ветровой нагрузки216
8. Моделирование процессов слежения бортовой видеокамерой летательного аппарата за динамической целью в возмущенной среде223
8.1. Модель платформы «ЛА — видеокамера»224
8.2. Техническое моделирование платформы «ЛА — видеокамера»227
8.3. Экспериментальные исследования230
8.4. Программное обеспечение экспериментального стенда238
9. Основные выводы по главе 4239
Список литературы к главе 4240
Глава 5. Обеспечение автономного функционирования БПЛА в нестационарной среде246
1. Разделение функций между звеньями управления246
1.1. Особенности автономных систем управления248
1.2. Состав и основные функции бортовой системы управления БПЛА250
1.3. Требования к наземным станциям управления и операторам БПЛА251
1.4. Подходы к оптимизации распределения функций и режимов работы комплекса управления252
2. Планирование целенаправленной деятельности интеллектуального БПЛА в недоопределенной проблемной среде. Фрейм-микропрограммы поведения259
2.1. Анализ проблемной области260
2.2. Модель представления знаний в виде фрейм-микропрограмм поведения262
2.3. Планирование целенаправленной деятельности БПЛА265
2.4. Оценка сложности процедур планирования270
3. Планирование целенаправленной деятельности интеллектуального БПЛА в недоопределенной проблемной среде. Структура и применение фрейм-операций272
3.1. Структура представления процедурных знаний и модели ситуаций275
3.2. Процедуры автоматического планирования целенаправленной деятельности БПЛА по различиям283
4. Инструментальные самоорганизации коллектива автономных БПЛА в условиях неопределенности289
4.1. Инструментальные средства знакосигнального принципа поведения290
4.2. Описание инструментальных средств самомотивации293
4.3. Инструментальные средства централизованно-автономного управления296
5. Основные выводы по главе 5298
Список литературы к главе 5301
Заключение304

Об авторе
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.