Государственная публичная научно-техническая библиотека России


 

База данных: Сводный каталог ГПНТБ России

Страница 1, Результатов: 2

Отмеченные записи: 0


Вагизов, Марсель Равильевич.
    Расчет траектории движения БПЛА с учетом требования снижения его скорости в конечной точке / М. Р. Вагизов, С. П. Хабаров // Информация и космос : научно-технический журнал. — 2022. — N 1. — С. 122-128. — Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ
УДК

Рубрики: Беспилотные летательные аппараты (БПЛА)

   Траектория движения


Кл.слова (ненормированные):
Машина Дубинса Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) Траектория движенияАлгоритмы Оптимальное управление
Аннотация: Предложен подход к минимизации суммарных затрат времени на приведение БПЛА в район обследования и перемещение между отдельными участками этого района, что повышает эффективность использования БПЛА с ограниченной автономностью. Решена задача построения минимальной по времени траектории перехода объекта из точки в точку, с учетом снижения в конечной точке скорости движения до требуемого уровня. Предложен подход к расширению задачи ”машины Дубинса” за счет введения дополнительного участка торможения.
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17
Доп.точки доступа:
Хабаров, Сергей Петрович

Вагизов, Марсель Равильевич. Расчет траектории движения БПЛА с учетом требования снижения его скорости в конечной точке [Текст] / М. Р. Вагизов, С. П. Хабаров // Информация и космос : научно-технический журнал / Институт телекоммуникаций. — Санкт-Петербург, 2022. — N 1. — С. 122-128

1.

Вагизов, Марсель Равильевич. Расчет траектории движения БПЛА с учетом требования снижения его скорости в конечной точке [Текст] / М. Р. Вагизов, С. П. Хабаров // Информация и космос : научно-технический журнал / Институт телекоммуникаций. — Санкт-Петербург, 2022. — N 1. — С. 122-128

Открыть исходную запись



Вагизов, Марсель Равильевич.
    Расчет траектории движения БПЛА с учетом требования снижения его скорости в конечной точке / М. Р. Вагизов, С. П. Хабаров // Информация и космос : научно-технический журнал. — 2022. — N 1. — С. 122-128. — Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ
УДК

Рубрики: Беспилотные летательные аппараты (БПЛА)

   Траектория движения


Кл.слова (ненормированные):
Машина Дубинса Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) Траектория движенияАлгоритмы Оптимальное управление
Аннотация: Предложен подход к минимизации суммарных затрат времени на приведение БПЛА в район обследования и перемещение между отдельными участками этого района, что повышает эффективность использования БПЛА с ограниченной автономностью. Решена задача построения минимальной по времени траектории перехода объекта из точки в точку, с учетом снижения в конечной точке скорости движения до требуемого уровня. Предложен подход к расширению задачи ”машины Дубинса” за счет введения дополнительного участка торможения.
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17
Доп.точки доступа:
Хабаров, Сергей Петрович


Галяев, Андрей Алексеевич.
    Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям [Текст] / А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов // Автоматика и телемеханика. — 2023. — N 3. — С. 3-21. — Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ
УДК

Рубрики: Искусственный интеллект

   Нейронные сети


Кл.слова (ненормированные):
задача перехвата машина дубинсаалгоритм ddpg нейросетевой синтез траекторий
Аннотация: Задача перехвата движущейся по прямолинейной или круговой траектории цели машиной Дубинса сформулирована как задача оптимального управления по критерию быстродействия с произвольным направлением скорости машины при перехвате. Для решения данной задачи и синтеза траекторий перехвата использовались нейросетевые методы обучения без учителя на основе алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient. Проведен анализ полученных законов управления и траекторий перехвата по сравнению с аналитическими решениями задачи перехвата, проведено моделирование для параметров движения цели, которые нейросеть не видела при обучении. Проведены модельные эксперименты по проверке устойчивости решения. Показана эффективность применения нейросетевых методов синтеза траекторий перехвата для заданных классов движений цели.
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17
Доп.точки доступа:
Медведев, А.И.
Насонов, И.А.

Галяев, Андрей Алексеевич. Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям [Текст] / А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов // Автоматика и телемеханика / Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Российская академия наук, Отделение энергетики, машиностроения, механики и процессов управления, Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича. — Москва : Российская академия наук, 2023. — N 3. — С. 3-21

2.

Галяев, Андрей Алексеевич. Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям [Текст] / А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов // Автоматика и телемеханика / Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Российская академия наук, Отделение энергетики, машиностроения, механики и процессов управления, Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича. — Москва : Российская академия наук, 2023. — N 3. — С. 3-21

Открыть исходную запись



Галяев, Андрей Алексеевич.
    Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям [Текст] / А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов // Автоматика и телемеханика. — 2023. — N 3. — С. 3-21. — Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ
УДК

Рубрики: Искусственный интеллект

   Нейронные сети


Кл.слова (ненормированные):
задача перехвата машина дубинсаалгоритм ddpg нейросетевой синтез траекторий
Аннотация: Задача перехвата движущейся по прямолинейной или круговой траектории цели машиной Дубинса сформулирована как задача оптимального управления по критерию быстродействия с произвольным направлением скорости машины при перехвате. Для решения данной задачи и синтеза траекторий перехвата использовались нейросетевые методы обучения без учителя на основе алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient. Проведен анализ полученных законов управления и траекторий перехвата по сравнению с аналитическими решениями задачи перехвата, проведено моделирование для параметров движения цели, которые нейросеть не видела при обучении. Проведены модельные эксперименты по проверке устойчивости решения. Показана эффективность применения нейросетевых методов синтеза траекторий перехвата для заданных классов движений цели.
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17
Доп.точки доступа:
Медведев, А.И.
Насонов, И.А.

Страница 1, Результатов: 2

 

Все поступления за 
Или выберите интересующий месяц

 

Прокрутить вверх