Взаимодействие автономных беспилотных воздушных судов с использованием технологий искусственного интеллекта
Автор: Пешкова Г.Ю., Плотников Г.А.
Журнал: Вестник Алтайской академии экономики и права @vestnik-aael
Рубрика: Экономические науки
Статья в выпуске: 8-2, 2022 года.
Бесплатный доступ
Научно-технический прогресс регулярно вносит изменения во все сферы человеческой деятельности и экономики в целом. Сфера беспилотных воздушных судов (БВС) также стремительно развивается и преподносит новшества, позволяющие решать существующие задачи быстрее и результативнее. Применение данного вида устройств позволяет организовать быстрою доставку грузов, провести поисково-спасательные операции, патрулирование улиц и многое другое. Чаще всего каждое устройство управляются индивидуально наземным пилотом или заложенной программой и их объединение в группу для выполнения единой миссии не предусмотрено. Для повышения эффективности БВС целесообразно объединить их в одну сеть, тем самым организовать «ансамбль дронов». В данной работе рассматривается задача взаимодействия группы автономных беспилотных воздушных судов (БВС), а также их координации и управления за счет использования технологии искусственного интеллекта нового поколения. Перечислено несколько видов нейронных сетей, которые могут использоваться в работе квадрокоптеров. Изучены основные варианты наземного управления дронами. Рассмотрена проблема управления группировкой беспилотных судов с наземных станций. Рассмотрены случаи, когда применение данного вида устройств и технологии будет эффективно и целесообразно. Изучена экономическая целесообразность использования автономных беспилотных систем.
Искусственный интеллект, беспилотные воздушные суда, нейронные сети
Короткий адрес: https://sciup.org/142235636
IDR: 142235636 | DOI: 10.17513/vaael.2378
Список литературы Взаимодействие автономных беспилотных воздушных судов с использованием технологий искусственного интеллекта
- Аппаратура управления квадрокоптером, какая бывает и как выбрать. URL: https://profpv.ru/apparatura-upravleniya-kvadrokoptero/ (дата обращения: 20.06.2022).
- Шоу дронов: как мы координировали рой танцующих коптеров. URL: https://habr.com/ru/company/croc/blog/427353/ (дата обращения: 20.06.2022).
- GPS-приемники для режима RTK. URL: https://spb.rusgeocom.ru/gps-priemniki-dlja-rezhima-rtk (дата обращения: 20.06.2022).
- UgCS DDC – the software behind choreographed Drone light shows. URL: https://www.ugcs.com/news-entry/ugcs-ddc-the-software-behind-choreographed-drone-light-shows (дата обращения: 20.06.2022).
- Error Causes Mass of Light Show Drones to Tumble Out of the Sky. URL: https://petapixel.com/2021/06/28/error-causes-mass-of-light-show-drones-to-tumble-out-of-the-sky/ (дата обращения: 20.06.2022).
- Amazon запускает доставку дронами. Как это будет работать. URL: https://habr.com/ru/company/pochtoy/blog/455194/ (дата обращения: 20.06.2022).
- Ключевые отличия автономных БПЛА от обычных дронов, проблемы и перспективы. URL: https://militaryarms.ru/voennaya-texnika/aviaciya/avtonomnye-bpla/ (дата обращения: 20.06.2022).
- Коллекция нейронных сетей: 12 базовых. URL: https://python-school.ru/blog/types-of-neural-nets/. (дата обращения: 20.06.2022).
- Amazon готова приступить к доставке товаров беспилотниками. URL: https://3dnews.ru/1067960/amazon-gotova-pristupit-k-dostavke-tovarov-bespilotnikami. (дата обращения: 20.06.2022).
- Swarm of micro flying robots in the wild. URL: https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abm5954 (дата обращения: 20.06.2022).
- Google разработала многозадачную нейронную сеть MultiModel. URL: https://tproger.ru/news/google-neural-network-multimodel/ (дата обращения: 20.06.2022).
- Google создаёт нейросеть следующего поколения, Pathways. URL: https://dayl.ru/glavnoe/google-sozdajot-nejrost-sleduyushchego-pokoleniya-pathways (дата обращения: 20.06.2022).
- Юлий Цезарь в мире ИИ: Google разрабатывает многозадачную ИИ-модель Pathways. URL: https://habr.com/ru/company/neuronet/blog/587668/ (дата обращения: 20.06.2022).
