Aircraft Motion Control Algorithms for Airborne Geophysical Survey

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In an airborne geophysical survey, the control of moving objects requires forming optimal program (reference) trajectories. Optimality criteria differ depending on the tasks to be performed. The most obvious criterion is the time in which an object reaches its final position from an initial position. Problems with such a criterion are known as time-optimal control problems. This paper considers two control problems of this class related to the performance of a flight task by an aircraft during an airborne geophysical survey. Such a survey is traditionally carried out along a network of parallel routes. Accordingly, the first mode is to start the next survey route. The second mode is to approach the current straight segment of the route. The corresponding time-optimal control problems are posed and solved. The resulting solutions are the reference trajectories for the start and approach modes. The solutions are formally analyzed and methods for forming optimal trajectories and the corresponding controls implementing these trajectories are described. The onboard software implementation of these algorithms is described.

About the authors

A. M Garakoev

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: garac@ipu.ru
Moscow, Russia

A. I Gladyshev

2Section on Defense Problems of the Ministry of Defense of the Russian Federation at the RAS Presidium

Email: tolyagladyshev@yandex.ru
Moscow, Russia

References

  1. Nguyen, T.K., Pham, D.H., Nguyen, Q.C., et al. An Optimal Smooth-Path Motion Planning Method for a Car-like Mobile Robot // Journal of Technical Education Science. – 2023. – Iss. 75A. – P. 20–30.
  2. Kumar, D.P., Darbha, S., Manyam, S.G. and Casbeer, D. The Weighted Markov-Dubins Problem // IEEE Robotics and Automation Letters. – 2023. – Vol. 8, no. 3. – P. 1563–1570.
  3. Марков А.А. Некоторые примеры решений специального класса задач на наибольших и наименьших количествах. – Сообщ. Харьковск. мат. общ. – 1887. – Т. 1. – С. 250–276. [Markov, A.A. Nekotorye primery reshenii spetsial'nogo klassa zadach na naibol'shikh i naimen'shikh kolichestvakh. – Soobshch. Khar'kovsk. mat. obshch. – 1887. – T. 1. – S. 250–276. (In Russian)]
  4. Dubins, L.E. On Curves of Minimal Length with a Constraint on Average Curvature and with Prescribed Initial and Terminal Positions and Tangents // American Journal of Mathematics. – 1957. – Vol. 79, iss. 3. – P. 497– 516.
  5. Жодзишский П.Ю., Пухватов В.А. Повышение эффективности выполнения аэрогеофизических исследований // Геопрофи. – 2010. – № 2. – С. 23–25. [Zhodzishsky, P.Yu., Puhvatov, V.A. Improvement of Airborne Geophysical Studies Efficiency // Geoprofi. – 2010. – No. 2. – P. 23–25. (In Russian)]
  6. Тригубович Г.М., Шевчук С.О., Косарев Н.С., Никитин В.Н. Комплексная технология навигационного и геодезического обеспечения аэромагнитных исследований // Гироскопия и навигация. – 2017. – № 1. – С. 93–107. [Trigubovich, G.M., Shevchuk, S.O., Kosarev, N.S., Nikitin, V.N.. Complex Technology of Navigation and Geodetic Support of Airborne Electromagnetic Surveys // Gyroscopy and Navigation. – 2017. – Vol. 8, no. 3. – P. 226–234.]
  7. Каршаков Е.В. Особенности алгоритмов управления летательным аппаратом при аэросъемке // Проблемы управления. – 2012. – № 3. – С. 71–76. [Karshakov, E.V. Aircraft Control Algorithms Features in Case of Airborne Surveying // Control Sciences. – 2012. – No. 3. – P. 71–76. (In Russian)]
  8. Волковицкий А.К., Гаракоев А.М. Алгоритмы управления движением по фрагментарной траектории // Материалы XVI Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (конференция Пятницкого). – Москва, 2022. – С. 101–105. [Volkovickij, A.K., Garakoev, A.M. Algoritmy upravlenija dvizheniem po fragmentarnoj traektorii // Materialy XVI Mezhdunarodnoj konferencii «Ustojchivost' i kolebanija nelinejnyh sistem upravlenija» (konferencija Pjatnickogo). – Moscow, 2022. – P. 101–105. (In Russian)]
  9. Karshakov, E.V., Shevchenko, A.M., Garakoev, A.M. Formation of a Director Index to Assist the Pilot in Conducting Airborne Geophysical Survey // International Workshop on Navigation and Motion Control (NMC 2020). – Samara, 2020. – P. 1–10.
  10. Новожилов И.В. Фракционный анализ. – М.: Изд-во мех-мат ф-та МГУ, 1995. – 224 с. [Novozhilov, I.V. Frakcionnyj analiz. – M.: Izd-vo meh-mat f-ta MSU, 1995. – 224 p. (In Russian)]
  11. Александров В.В., Парусников Н.А., Лемак С.С., Злочевский С.И. Введение в динамику управляемых систем. – М.: МГУ, 1993. – 181 с. [Aleksandrov, V.V., Parusnikov, N.A., Lemak, S.S., Zlochevskii, S.I. Vvedenie v dinamiku upravlyaemykh sistem. – M.: MSU, 1993. – 181 p. (In Russian)]
  12. Пацко В.С., Федотов А.А. Множество достижимости в момент для машины Дубинса в случае одностороннего поворота // Тр. ИММ УрО РАН. – 2018. – Т. 24, № 1. – С. 143–155. [Packo, V.S., Fedotov, A.A. Mnozhestvo dostizhimosti v moment dlja mashiny Dubinsa v sluchae odnostoronnego povorota // Tr. IMM UrO RAN. – 2018. – Vol. 24, no. 1. – P. 143–155. (In Russian)]
  13. Kaya, C.Y. Markov–Dubins Path via Optimal Control Theory // Comput Optim Appl. – 2017. – Vol. 68. – P. 719–747. – DOI: https://doi.org/10.1007/s10589-017-9923-8.
  14. Волковицкий А.К., Каршаков Е.В., Павлов Б.В. Структура алгоритмов управления проводкой летательного аппарата // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 3 (140). – С. 217–225. [Volkovitskii, A.K., Karshakov, E.V., Pavlov, B.V. Struktura algoritmov upravleniya provodkoi letatel'nogo apparata // Iz-vestiya YUFU. Tekhnicheskie nauki. – 2013. – No. 3 (140). – P. 217–225. (in Russian)]
  15. URL: https://geotechnologies.ru/ru/products/navdat_ru.html
  16. Инструкция по магниторазведке (наземная магнитная съемка, аэромагнитная съемка, гидромагнитная съемка) / М-во геологии СССР. – Л.: Недра, 1981. – 263 с. [Instrukcija po magnitorazvedke (nazemnaja magnitnaja s"emka, ajeromagnitnaja s"emka, gidromagnitnaja s"emka) / M-vo geo-logii SSSR. – L.: Nedra, 1981. – 263 p.]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».