Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Behaviour of unmanned aircraft in formation
EN
For the described model of the dynamics of the unmanned aircraft, made in the Matlab/Simulink environment, an innovative method of controlling the UAV formation and the laws of dynamics governing the complex system were presented. The software implementation of the UAV model shows the process of building the system and selecting the settings of MPC, PID and LQR regulators. The proposed swarming algorithm is based on measuring mutual distances and bearings between individual aircraft. The correctness of the algorithm's operation was tested in a simulation manner with the use of a large list of characteristics. The article also includes an analysis of the influence of measurement uncertainty on the formation behaviour in flight.
PL
Dla opisanego modelu dynamiki bezzałogowego statku powietrznego, wykonanego w środowisku Matlab/Simulink, przedstawiona została nowatorska metoda sterowania formacją BSP oraz prawa dynamiki rządzące układem złożonym. Implementacja programowa modelu BSP ukazuje proces budowy układu oraz doboru nastaw regulatorów MPC, PID oraz LQR. Zaproponowany algorytm rojowy bazuje na pomiarze wzajemnych odległości oraz namiarów między poszczególnymi statkami powietrznymi. Poprawność działania algorytmu została sprawdzona w sposób symulacyjny z wykorzystaniem licznego zestawienia charakterystyk. Artykuł zawiera także analizę wpływu niepewności pomiarów na zachowanie formacji w locie.
EN
This paper presents the concept of using unmanned aerial vehicles (UAVs) for surveillance, reconnaissance and determining the extent of fire phenomena. The rapidly developing microelectronics means that UAVs are being used in many areas of life. One of these is firefighting. Their small size, ability to be remotely controlled and low cost have made drones a significant rival to conventional aircraft. The selection of appropriate sensors and control algorithms results in a device capable of efficiently assisting firefighters during operations, especially in difficult-to-access terrain such as forests. However, surveillance of large natural areas such as forests, airports and logistical bases is challenging. Using UAVs can greatly facilitate this process, making it more efficient. This article analyses the possibility of using drones to identify fire characteristic quantities (CFS) and presents a general algorithm for controlling a UAV formation.
PL
W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania bezzałogowych statków powietrznych (BSP) w celu dozorowania, rozpoznania i określenia rozległości zjawisk pożarowych. Prężnie rozwijająca się mikroelektronika sprawia, że BSP znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach życia. Jedną z nich jest pożarnictwo. Niewielkie rozmiary, możliwość zdalnego sterowania, niski koszt sprawiają, iż drony stały się znaczącą konkurencją dla konwencjonalnych statków powietrznych. Dobór odpowiednich czujników oraz algorytmów sterowania skutkuje powstaniem urządzenia zdolnego do sprawnego wspomagania straży pożarnej podczas akcji, szczególnie w trudno dostępnym terenie – np. lasach. Dozorowanie dużych obszarów naturalnych, takich jak np. lasy, lotniska, bazy logistyczne nie należy jednak do zadań prostych. Zastosowanie BSP może znacznie ułatwić ten proces, czyniąc go bardziej efektywnym. Artykuł koncentruje się na analizie możliwości wykorzystania dronów do rozpoznania wielkości charakterystycznych pożaru (WCHP) oraz przedstawieniu ogólnego algorytmu sterowania formacją BSP.
EN
The research problem taken up in the article is the development of an efficient, mobile and effective fire detection algorithm based on the architecture of artificial neural networks. Both the process of training and inference of CNNs is burdened with a high demand for computing power. In the case of desktop devices, equipped with powerful processors and graphics cards, this process is largely facilitated and does not cause great difficulties. Another situation, however, is the desire to create a detection algorithm that in its performance will not differ from the stationary version, nevertheless its additional feature will be mobility. The desire to supervise vast areas of critical infrastructure using an unmanned aerial vehicle, imposes peculiar hardware limitations, which mainly include weight and size. The creation of an algorithm that will carry out real-time fire detection under the above-mentioned assumptions will therefore be a task that will require the optimization of a trained neural network model, into a format supported by popular mobile systems such as the Raspberry Pi.
EN
The publication presents problems concerning to the implementation of the diagnosis process in the FAS with different functional structures supervising fire safety in transport facilities. The implementation of this process and the test results should be visualized at the FAC installation site (LCD panel) and sent via two independent ICT channels to the ARC. The results of diagnostic tests will enable immediate renewal of the system, and the remote service located in ARC has the ability to identify the type of inoperability and start repair using spare parts from a handy warehouse. This approach makes it possible to rationalize the value of the FAS readiness indicator in transport facilities.
PL
W publikacji zaprezentowano problematykę dotyczącą realizacji procesu diagnozowania w SSP o różnych strukturach funkcjonalnych nadzorujących bezpieczeństwo pożarowe w obiektach transportowych. Realizacja tego procesu oraz wyniki badań powinny być zobrazowane w miejscu zainstalowania CSP (panel LCD) oraz przesyłane dwoma niezależnymi kanałami teleinformatycznymi do ACO. Wyniki badań diagnostycznych umożliwią podjęcie natychmiastowej odnowy systemu, a serwis zdalny znajdujący się w ACO ma możliwość identyfikacji rodzaju niezdatności i podjęcia naprawy z wykorzystaniem części zapasowych z podręcznego magazynu. Takie podejście umożliwia racjonalizacje wartości wskaźnika gotowości SSP w obiektach transportowych.
PL
Podstawą nowatorskiego algorytmu antykolizyjnego jest implementacja programowa umożliwiająca unikanie kolizji przez BSP z przeszkodami otoczenia, a także z innymi obiektami latającymi. W artykule wykorzystano uproszczone równania opisujące dynamikę czterowirnikowca ułatwiające modelowanie struktury symulacyjnej. Programowa realizacja modelu czterowirnikowca wraz z kontrolerem jest podstawą działania algorytmu antykolizyjnego. W układzie sterowania modelem zastosowano trójstopniowy kontroler proporcjonalno-całkująco-różniczkujący. Inspiracją powstałego programu jest oddziaływanie magnetyczne. Algorytm omijania przeszkód bazuje na pomiarze wartości kątowych i doborze proporcjonalnej siły wirtualnej. Siła odpychająca czterowirnikowiec od przeszkody jest parametrem zależnym od jego składowych prędkości liniowych, namiaru na przeszkodę oraz odległości od niej. Uzyskane mapy ciepła odzwierciedlają skalowanie wartości oraz kierunku oddziaływania siły odpychającej. Po zdefiniowaniu punktu docelowego oraz położenia przeszkody na pokładzie czterowirnikowca dokonuje się pomiaru niezbędnych parametrów oraz doboru współrzędnych korygujących kurs kolizyjny. Analizie poddano parametry lotu czterowirnikowca oraz współczynniki kontroli algorytmu antykolizyjnego. Poprawność działania programu została sprawdzona w sposób symulacyjny z wykorzystaniem licznych charakterystyk.
EN
The basis of the novel anti-collision algorithm is a software implementation that allows the UAV to avoid collisions with environmental obstacles, as well as with other flying objects. The paper uses simplified equations describing the dynamics of the quadcopter to facilitate the modelling of the simulation structure. The software implementation of the quadcopter model together with the controller is the basis for the operation of the anti-collision algorithm. The model control system uses a three-stage proportional-integral-differential controller. The inspiration of the resulting program is magnetic interaction. The obstacle avoidance algorithm is based on the measurement of angular values and the selection of a proportional virtual force. The force repelling a quadcopter from an obstacle is a parameter that depends on its linear velocity, bearing on the obstacle and distance to the obstacle. The heat maps obtained reflect the scaling of the value and direction of the repulsive force. After defining the target point and the position of the obstacle, the necessary parameters are measured and the collision course correcting coordinates are selected onboard the quadcopter. The flight parameters of the quadcopter and the control coefficients of the anti-collision algorithm were analysed. The correctness of the program’s operation was checked by simulation using numerous characteristics.
PL
W artykule scharakteryzowane zostały metody pozwalające na redukcję hałasu wytwarzanego przez bezpilotowe statki powietrzne (BSP). Dokonano oceny ich skuteczności w oparciu o dostępne wyniki symulacji oraz własne pomiary.
EN
This article describes methods that can be used to reduce unwanted noise created by UAV’s. Effectiveness of these methods has been assessed based on available simulation results as well as own measurements.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.