Оглавление | 3
|
Список основных сокращений | 9
|
Введение | 10
|
Список литературы к введению | 17
|
Глава 1. Принципы интеллектуально-геометрического управления и инструментальные средства интеллектуального анализа слабоструктурированной информации | 20
|
1. Принципы интеллектуально- геометрического управления | 20
|
2. Архитектура иерархического интеллектуально-геометрического управления | 22
|
3. Модели формализованного представления мультимодальной информации | 26
|
3.1. Табличный способ задания исходных данных | 29
|
3.2. Мультимножества для описания данных | 30
|
3.3. Фазовые траектории для описания мультимодальных данных | 31
|
4. Постановка задач классификации | 33
|
4.1. Понятия и определения | 33
|
4.2. Классификация на основе метода МГУА | 35
|
5. Анализ мер близости и расстояний. Основные понятия и определения | 39
|
6. Метрики Махаланобиса. Утверждения и доказательства | 42
|
7. Постановка задач кластеризации. Модели и задачи | 51
|
7.1. Постановка задачи кластеризации | 51
|
7.2. Задачи об оптимальном размещении точек на сфере | 53
|
7.3. Метод последовательного сокращения числа кластеров | 62
|
7.4. Метод последовательного увеличения числа кластеров | 63
|
7.5. Оценки необходимого числа кластеров в задаче кластеризации | 63
|
7.6. Решение задачи бинарной кластеризации | 64
|
8. Основные выводы по главе 1 | 66
|
Список литературы к главе 1 | 67
|
Глава 2. Методы интеллектуальной обработки информации в системах технического зрения | 71
|
1. Измерение расстояний и распознавание на основе инвариантных моментов | 71
|
1.1. Распознавание и измерение расстояний до объектов | 73
|
1.2. Оценка устойчивости моментов к искажению данных | 75
|
1.3. Объединение метода инвариантов и искусственной нейронной сети | 76
|
1.4. 2D-инварианты для полутоновых изображений | 78
|
1.5. 3D-инварианты для полутоновых изображений | 79
|
2. Определение ориентации объекта по полутоновым изображениям | 80
|
2.1. Метод линии положения для 2D-полутонового изображения | 81
|
2.2. Определение ориентации объектов в трехмерном пространстве | 82
|
3. Бинарная классификация на основе варьирования пространства признаков | 87
|
4. Классификация на основе обобщенной метрики и комитетного подхода | 92
|
4.1. Исследование метрики в составе алгоритма AdaBoost | 93
|
4.2. Исследование метрики в составе алгоритма Bagging | 94
|
4.3. Нейросетевая реализация комитета большинства | 94
|
5. Сегментация мультиспектральных снимков на основе обобщенной метрики | 96
|
6. Основные выводы по главе 2 | 101
|
Список литературы к главе 2 | 103
|
Глава 3. Методы построения формаций беспилотных летательных аппаратов | 104
|
1. Обзор методов формирования строя летательных аппаратов | 104
|
2. Постановка задачи безопасного формирования строя | 108
|
3. Безопасное построение формаций на основе сетевых моделей | 110
|
3.1. Сетевые модели реализации равномерного размещения БПЛА | 110
|
3.2. Общая схема метода | 113
|
4. Стратегии разрешения коллизий (конфликтных ситуаций) | 115
|
5. Моделирование безопасного движения в неспокойной среде | 122
|
6. Основные выводы по главе 3 | 123
|
Список литературы к главе 3 | 124
|
Глава 4. Разработка методов и моделей интеллектуально-геометрического управления автономными БПЛА в условиях возмущенной воздушной среды | 126
|
1. Анализ проблемных вопросов интеллектуально-геометрического управления | 126
|
2. Модели БПЛА как объектов интеллектуально-геометрического управления | 132
|
3. Постановка задач интеллектуально-геометрического управления БПЛА | 137
|
4. Планирование маршрутов облета в динамической среде | 140
|
4.1. Полет между двумя заданными пунктами с облетом всех прочих | 140
|
4.2. Планирование маршрута полета на низкой высоте в условиях неопределенности | 144
|
4.3. Планирование маршрута движения ЛА в условиях неопределенности при преследовании цели | 153
|
4.4. Имитационное моделирование решения траекторных задач в возмущенной среде при наличии препятствий | 157
|
5. Решение задачи следования за целью автономным летательным аппаратом | 163
|
5.1. Постановка задачи преследования и следования за целью | 165
|
5.2. Определение места встречи на основе окружности Аполлония | 166
|
5.3. Прогнозирование движения цели на основе нейронной сети | 168 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 цели | 185
|
6.2. Задача управления в процессе следования за целью (плоский случай) | 187
|
6.3. Моделирование задачи следования БПЛА за целью | 189
|
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 правил | 198
|
6.8. Система моделирования полета БПЛА с учетом ветровой нагрузки | 200
|
7. Разработка системы стратегий и правил поведения в задачах преследования- убегания (пространственный случай) | 209
|
7.1. Вычисление места встречи преследователя с целью | 209
|
7.2. Решение задачи «захвата» цели | 212
|
7.3. Описание системы продукционных правил для управления ЛА | 215
|
7.4. Моделирование полета группы ЛА с учетом ветровой нагрузки | 216
|
8. Моделирование процессов слежения бортовой видеокамерой летательного аппарата за динамической целью в возмущенной среде | 223
|
8.1. Модель платформы «ЛА — видеокамера» | 224
|
8.2. Техническое моделирование платформы «ЛА — видеокамера» | 227
|
8.3. Экспериментальные исследования | 230
|
8.4. Программное обеспечение экспериментального стенда | 238
|
9. Основные выводы по главе 4 | 239
|
Список литературы к главе 4 | 240
|
Глава 5. Обеспечение автономного функционирования БПЛА в нестационарной среде | 246
|
1. Разделение функций между звеньями управления | 246
|
1.1. Особенности автономных систем управления | 248
|
1.2. Состав и основные функции бортовой системы управления БПЛА | 250
|
1.3. Требования к наземным станциям управления и операторам БПЛА | 251
|
1.4. Подходы к оптимизации распределения функций и режимов работы комплекса управления | 252
|
2. Планирование целенаправленной деятельности интеллектуального БПЛА в недоопределенной проблемной среде. Фрейм-микропрограммы поведения | 259
|
2.1. Анализ проблемной области | 260
|
2.2. Модель представления знаний в виде фрейм-микропрограмм поведения | 262
|
2.3. Планирование целенаправленной деятельности БПЛА | 265
|
2.4. Оценка сложности процедур планирования | 270
|
3. Планирование целенаправленной деятельности интеллектуального БПЛА в недоопределенной проблемной среде. Структура и применение фрейм-операций | 272
|
3.1. Структура представления процедурных знаний и модели ситуаций | 275
|
3.2. Процедуры автоматического планирования целенаправленной деятельности БПЛА по различиям | 283
|
4. Инструментальные самоорганизации коллектива автономных БПЛА в условиях неопределенности | 289
|
4.1. Инструментальные средства знакосигнального принципа поведения | 290
|
4.2. Описание инструментальных средств самомотивации | 293
|
4.3. Инструментальные средства централизованно-автономного управления | 296
|
5. Основные выводы по главе 5 | 298
|
Список литературы к главе 5 | 301
|
Заключение | 304
|
|