Control of an Autonomous Unmanned Aerial Vehicle in an Unstable Air Environment While Searching for Forest Fires

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The major problems associated with the rapid detection of forest fire and smoke are considered based on the use of autonomous unmanned aerial vehicles for flying over and surveying given areas. A method of searching for forest fires through a locally optimal flight route under conditions of uncertainty has been developed. We proposed original provisions of fuzzy sets, which allow an autonomous unmanned aerial vehicle to build an effective information-analytical model of situational-command control for moving along a route obtained in real time. A model of knowledge representation and processing have been developed that allow, on its basis, to automatically synthesize

 

 

logical-transformational rules for situational-command motion control of the aircraft's motion. It is shown that the proposed principle of building an information-analytical model makes it possible to reduce the complexity of selecting effective commands by significantly reducing the number of comparisons of the current situation with reference situations in the process of deriving solutions.

About the authors

Vladimir B. Melekhin

Dagestan State Technical University

Author for correspondence.
Email: pashka1602@rambler.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor

Russian Federation, Makhachkala

Mikhail V. Khachumov

Ailamazyan Program Systems Institute of the Russian Academy of Sciences; Computer Science and Control Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences; Peoples' Friendship University of Russia

Email: khmike@inbox.ru

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Senior Researcher; Senior Researcher; Associate Professor

Russian Federation, Veskovo; Moscow; Moscow

References

  1. Moiseev, V.S. 2015. Osnovy teorii effektivnogo primenenija bespilotnyh letatel'nyh apparatov [Fundamentals of the theory of effective use of unmanned aerial vehicles]. Kazan: School Publs. 444 p.
  2. Merino, L., J.R. Martinez-de-dios, A. Ollero. 2014. Cooperative Unmanned Aerial Systems for Fire Detection, Monitoring, and Extinguishing. Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Springer. P.2693–2722.
  3. Sergeev, A.А., A.B. Filimonov, N.B. Filimonov. 2021. Control of autonomous landing of UAV of airplane-type on the static and dynamic sites with using of flexible kinematic trajectories. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 22(3): P.156–167.
  4. Filimonov, A.B., N.B. Filimonov. 2018. Situational Approach in the Problems of Automation Control by Technical Objects. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 19(9): P.562–578.
  5. Melekhin, V.B., Khachumov M.V. 2021. Fuzzy Model of Situational Control of the Flight Parameters of an Autonomous Unmanned Aircraft under Uncertainty Conditions. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 22(12): P.650–659.
  6. Melekhin, V.B., Khachumov M.V. 2022. Planirovanie povedenija avtonomnyh intellektual'nyh mobil'nyh sistem v uslovijah neopredelennosti [Planning the behavior of autonomous intelligent mobile systems under uncertainty]. Spb.: POLYTECHNICA Publs. 276 p.
  7. Cherny, M.A., V.I. Korablin. 1991. Vozdushnaja navigacija [Air navigation]. M.: Transport Publs. 432 p.
  8. Rysdyk R. 2006. Unmanned Aerial Vehicle path following for target observation in wind. Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 29(5): P.1092–1100.
  9. Pospelov, D.A. 1986. Situacionnoe upravlenie: teorija i praktika [Situational control: theory and practice]. M.: Nauka Publs. 288 p.
  10. Wentzel, E.S. 1980. Issledovanie operacij: zadachi, principy, metodologija [Operations research: tasks, principles, methodology]. M.: Nauka Publs. 208 p.
  11. Zaden, L. A. 1975. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part I. Information Sciences. 8: P.199–249.
  12. Lebedev, G.N., A.V. Efimov. 2011 Primenenie dinamicheskogo programmirovanija dlja marshrutizacii obleta mobil'nyh objektov v kontroliruemom regione [Application of dynamic programming for flight routing of mobile objects in a controlled region]. Bulletin of the Samara State Aerospace University. 6: P.234–241.
  13. Ligo Tan, A.V. Fomichev. 2016. Planirovanie prostranstvennogo marshruta bespilotnyh letatel'nyh apparatov s ispol'zovaniem metodov chastichnogo celochislennogo linejnogo programmirovanija [Spatial route planning for unmanned aerial vehicles using methods of partial integer linear programming] Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrumentation. 2: P.53–66.
  14. Passino, K.M., S. Yurkovich. 1998. Fuzzy Control. Boston. USA: Addison Wesley Longman. 522 p.
  15. Melekhin, V.B., M.V. Khachumov. 2020. Povyshenie tochnosti nechetkih algoritmov upravlenija povedeniem avtonomnogo bespilotnogo letatel'nogo apparata v uslovijah neopredelennosti [Improving the accuracy of fuzzy algorithms to control the behavior of an autonomous unmanned aircraft under uncertainty]. Aerospace InstrumentMaking. 9: P.18–25.
  16. Melekhin, V.B., V.M. Khachumov. 2019. Mnogourovnevaja model' situacionnogo upravlenija tehnologicheskimi processami obrabotki detalej v mashinostroenii [Multi level model of situational management of technological processes of machining]. Control Sciences. 1: P.73–82.
  17. Melekhin, V.B., M.V. Khachumov. 2022. Principle of Constructing Procedures for Planning Behavior of Autonomous Intelligent Robots Based on Polyvariable Conditionally Dependent Predicates. Automation and Remote Control. 83(4): P.593–605.
  18. Anderson, J. A. 2003. Discrete mathematics with combinatorics. New Jersey: Prentice Hall. 784 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».