PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

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
Konatowski Stanisław, Tatko Sebastian
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
R. 99, nr 5
53--58
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.
2
Content available Koncepcja algorytmu antykolizyjnego bezzałogowych statków powietrznych
Tatko Sebastian, Konatowski Stanisław
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2022
|
Vol. 71, nr 3
113--128
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.
3
Sposoby redukcji hałasu bezpilotowych statków powietrznych
Tatko Sebastian, Chruściel Eryk, Konatowski Stanisław
Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
|
2020
|
Vol. 61, nr 11
13--20
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.
4
Content available remote Application of the ACO algorithm for UAV path planning
Konatowski Stanisław, Pawłowski Paweł
Przegląd Elektrotechniczny
|
2019
|
R. 95, nr 7
115--119
EN
The ACO (Ant Colony Optimization) algorithm is a bio-inspired metaheuristic used to optimize problems or functions described by graphs, sequences of events, or queues of tasks. It is used, among a variety of other purposes, when routing Internet network packets, determining the shortest routes between designated points (traveling salesman's problem), for the time and cost optimization of production, or setting public transport stops. In the article, the ACO algorithm was used to autonomously construct the optimal route for an unmanned aerial vehicle (UAV). The algorithm establishes the spatial orientation of the UAV, indicating the direction of its transition for each intermediate waypoint. The results of the simulations show the trajectory of the UAV depending on the selected weighting factors, determining the priority of avoiding detected hazards or choosing the shortest path. The quality of each variant is evaluated numerically by the calculated fitness function, the value of which is the sum of the costs of the transition to each intermediate route point. The effect of the algorithm is a set of executable trajectory variants, of which the one with the best fitness value is selected.
PL
Algorytm ACO (ang. Ant Colony Optimization) jest bio-inspirowaną metaheurystyką, wykorzystywaną do optymalizacji problemów lub funkcji opisywanych za pomocą grafów, sekwencji zdarzeń, czy też kolejki zadań. Znajduje on zastosowanie m.in. przy trasowaniu pakietów sieci internetowych, wyznaczaniu najkrótszych tras między wyznaczonymi punktami (problem komiwojażera), optymalizacji czasu i kosztu produkcji, czy też ustalaniu przystanków transportu publicznego. W artykule, algorytm ACO został wykorzystany do autonomicznego wyznaczenia optymalnej trasy dla bezpilotowego statku powietrznego (BSP). Algorytm ustala orientację przestrzenną BSP, determinującą kierunek jego przemieszczenia dla każdego pośredniego punktu docelowego. Wyniki przeprowadzonych symulacji przedstawiają trajektorię BSP w zależności od dobranych współczynników wagowych, określających priorytet ominięcia wykrytych zagrożeń lub wybrania najkrótszej drogi. Jakość każdego wariantu jest określana liczbowo poprzez ustaloną funkcję dopasowania, której wartość stanowi suma kosztów przejścia do każdego pośredniego punktu trasy. Efektem działania algorytmu jest zbiór wykonywalnych wariantów trajektorii, z których wybrany zostaje ten o najlepszej wartości dopasowania.
5
Śledzenie trajektorii przez BSP z wykorzystaniem algorytmu PSO
Pawłowski Piotr, Konatowski Stanisław
Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
|
2019
|
Vol. 60, nr 3
34--37
PL
W artykule opisano wykorzystanie algorytmu optymalizacyjnego PSO do wykonania zadanej trajektorii przez bezzałogowy statek powietrzny w postaci samolotu. Algorytm optymalizuje orientację przestrzenną samolotu, według której wykonywany jest lot z zadaną prędkością.
EN
This article presents an application of PSO optimization algorithm for fixed-wing UAV path-following task. The algorithm optimizes spatial orientation of UAV, which determines UAV’s displacement direction.
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.