Search academic texts

Information × Registration Number 2118U005339, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title MODELS AND METHODS OF INTELLECTUAL INFORMATION TECHNOLOGY OF AUTONOMOUS NAVIGATION FOR COMPACT DRONES popup.author Москаленко В. В.Москаленко А. С.Коробов А. Г.Moskalenko V. V.Moskalenko A. S.Korobov A. G. popup.publication 07-12-2018 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/149599 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність теми статті полягає в тому, що питання вибору оптимальних в інформаційному та вартісному сенсах моделей і методів аналізу даних в системах автономної навігації за умов апріорної невизначеності, ресурсних та інформаційних обмежень є недостатньо дослідженим і в повній мірі досі не вирішене Мета статті – підвищити в інформаційному та вартісному сенсах ефективність функціонування автономної системи навігації малогабаритного безпілотного апарату на місцевості за даними від візуальних та інерційних сенсорів, що функціонує в режимах навчання та екзамену за умов обмежених обчислювальних ресурсів та обсягів навчальної вибірки. Методи дослідження базуються на використанні технології згорткових нейронних мереж для формування ознакового опису візуальних спостережень, алгоритмів розріджено-кодуючого нейронного газу для навчання згорткових фільтрів, моделі опорних векторів для регресійного аналізу даних, на принципах математичної статистики та теорії інформації для побудови та оцінки функціональної ефективності класифікаційних вирішальних правил.Результати. Розроблено нові моделі і методи інтелектуальної інформаційної технології автономної навігації для малогабаритних безпілотних апаратів, що дозволяє здійснювати навчання найбільш обчислювально трудомісткої складової системи, – екстрактора ознакового опису спостережень, – без учителя в процесі прямого поширення сигналу. При цьому запропоновано критерій вибору оптимальних в інформаційному і вартісному сенсах параметрів моделі аналізу даних і показано за результатами фізичного моделювання, що достовірність сформованих вирішальних правил прийнятна для практичного використання. Висновки. Запропоновано архітектуру згорткової мережі і метод її навчання без вчителя для формування ознакового опису спостережень у задачі автономної навігації на основі алгоритму розріджено кодуючого нейронного газу. Розроблено критерій вибору параметрів аналізу даних і за результатами фізичного моделювання доведено придатність до практичного використання розроблених алгоритмів навігації на невідомій місцевості. Практична цінність отриманих результатів для безпілотної авіації полягає у формуванні сучасної науково-методологічної основи проектування здатних навчатися автономних систем навігації малогабаритних апаратів, що функціонують за умов ресурсних та інформаційних обмежень. popup.nrat_date 2026-02-09 Close