Application of Machine Learning for Adaptive Trajectory Control of UAVs Under Uncertainty


Citar

Texto integral

Resumo

The article explores the potential of applying machine learning (ML) for adaptive trajectory control of unmanned aerial vehicles (UAVs) under uncertainty. The concepts of ML algorithms and the classification of UAVs by purpose, size, and weight are examined. To analyze control methods, theoretical approaches such as ensemble learning, neural networks, and probabilistic models are applied, enabling real-time adaptation of flight trajectories. Additionally, mathematical models are presented and illustrated with formulas describing the dynamics of interaction between the control system, external disturbances, and control inputs. Parameters such as system adaptability, trajectory correction accuracy, and stability under challenging conditions are studied to assess the accuracy and efficiency of the proposed algorithms. The study also investigates the impact of computational power limitations on the real-time performance of algorithms. The integration of data from various sensors is considered crucial for improving the accuracy and reliability of the control system. Special attention is given to the practical application of ML for environmental change prediction and flight trajectory optimization. Examples of real-world ML algorithm implementations include successful developments by Russian and foreign companies, demonstrating high levels of autonomy and adaptive control. The results show that ML significantly enhances UAV autonomy and safety, ensuring reliable trajectory corrections even under uncertain conditions. Further research could focus on developing collective control for UAV groups and improving real-time ML integration. This would expand UAV functionality, improve efficiency, and reduce resource consumption.

Sobre autores

Alexander Ermilov

RUDN University

Email: eemilov-sasha@yandex.ru
ORCID ID: 0009-0007-4549-172X
Código SPIN: 8696-5057

Postgraduate student of the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Olga Saltykova

RUDN University

Autor responsável pela correspondência
Email: saltykova-oa@rudn.ru
ORCID ID: 0000-0002-3880-6662
Código SPIN: 3969-6707

PhD in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Bibliografia

  1. Obukhov AD, Nazarova AO. A control method based on computer vision and machine learning technologies for adaptive systems. Мechatronics, Automation, Control. 2023;24(1):14-23. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.24.14-23 EDN: YZTOPE
  2. Davletov AR. Modern machine learning methods and OCR technology for document processing automation. Bulletin of Science. 2023;10(67):677-697. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2712-8849-2023-1067-676-698 EDN: OZQMOC
  3. Andrievsky BR, Popov AM, Mikhailov VA, Popov FA. Application of artificial intelligence methods for UAV flight control. Aerospace Engineering and Technology.2023;1(2):72-107. (In Russ.) EDN: CLGVYM
  4. Alam MM, Moh S. Joint Trajectory Control, Frequency Allocation, and Routing for UAV Swarm Networks:A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2024;23(12). https://doi.org/10.1109/TMC.2024.3403890
  5. Davletov AR. The main difficulties in integrating machine learning into commercial operation. Innovation & Investment. 2023;(10):335-339. (In Russ.) EDN: UBCPOX
  6. Xiao Y. Machine learning-based design of a linear self-resistant attitude control system for UAV string level. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 2024;9(1):1-24. https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.01320 EDN: MTBMZX
  7. Perrusquía A, Guo W, Fraser B, Wei Z. Uncovering drone intentions using control physics informed machine learning. Communications Engineering. 2024;3(1):1-26. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3127372/v1
  8. Kazakov LN, Kubyshkin EP, Paley DE. Construction of an adaptive motion control system optimal information exchange scheme for a group of unmanned aerial vehicle. Modeling and Analysis of Information Systems. 2023;30(1):16-26. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2023-1-16-26 EDN: TOCUAE
  9. Tomakova RA, Pilist SA, Brezhneva AN, Gorbachev IN, Zaikin YO. Method and algorithm of autonomous flight trajectory planning of an unmanned aerial vehicle when monitoring the fire situation in order to detect the source of ignition early. Proceedings of the Southwest State University. Series: Control, Computer Engineering, Infor-mation Science. Medical Instruments Engineering. 2023;13(1):93-110. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-1-93-110 EDN: COTWER
  10. Sembiring J, Sasongko RA, Bastian EI, Raditya BA, Limansubroto RE. A Deep Learning Approach for Trajectory Control of Tilt-Rotor UAV. Aerospace. 2024;11(1):96. https://doi.org/10.3390/aerospace11010096 EDN: CDJAEF
  11. Tang J, Xie N, Li K, Liang Ya, Chen X. Trajectory Tracking Control for Fixed-Wing UAV Based on DDPG. Journal of Aerospace Engineering. 2024;37(3):04024012. https://doi.org/10.1061/JAEEEZ.ASENG-528 EDN: JHDCBC
  12. Kulida EL, Lebedev VG. Problems in the application of machine learning methods in aviation. Management of the Development of Large-Scale Systems (MLSD’2023). Proceedings of the XVI International Conference, Moscow, September 26-28, 2023. Moscow: V.A. Trapeznikov Institute of Management Problems of the Russian Academy of Sciences, 2023;1315-1321. (In Russ.) https://doi.org/10.25728/mlsd.2023.1315 EDN: RHPWHH
  13. Malygin DS. Microservice architecture in cloud systems: risks and application opportunities in 2024-2030. Modeling, optimization and information technology. 2024;12(2):29. (In Russ.) https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.45.2.029 EDN: JGOZIT
  14. Han X, Zhao X, Xu X, Mei C, Xing W, Wang X. Trajectory tracking control for underactuated autonomous vehicles via adaptive dynamic programming. Journal of the Franklin Institute. 2024;361(1):474-488. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2023.12.003 EDN: HEEQAV
  15. Fagundes-Junior LA, de Carvalho KB, Ferreira RS, Brandão AS. Machine Learning for Unmanned Aerial Vehicles Navigation: An Overview. SN Computer Science. 2024;5(2):1-26. https://doi.org/10.1007/s42979-023-02592-5 EDN: MXAHWC
  16. Lezhankin BV, Erokhin VV, Malisov NP. Control of the flight path of an unmanned aerial vehicle with different configurations of navigation information sources. Crede Experto: Transport, Society, Education, Language. 2024;(1):113-127. (In Russ.) https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_1_113 EDN: NSRDTA
  17. Haque E, Hasan K, Ahmed I, Alam MS, Islam T. Towards an Interpretable AI Framework for Advanced Classification of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). 2024 IEEE 21st Consumer Communications & Networking Conference (CCNC). IEEE, 2024. p. 644-645. https://doi.org/10.1109/CCNC51664.2024.10454862
  18. Castro GGR, Berger GS, Cantieri A, Teixeira MAS, Lima J, Pereira AI, Pinto MF. Adaptive path planning for fusing rapidly exploring random trees and deep reinforce-ment learning in an agriculture dynamic environment UAVs. Agriculture. 2023;13(2):354. https://doi.org/10.3390/agriculture13020354 EDN: KEROLZ
  19. Artemov A. Programming languages in data engi-neering: overview, trends and practical application. Innovation Science. 2023;10-2:9-13. EDN: LLGVKL
  20. Artyomov AA. Datacontract in analytical systems: basic principles, practical benefits and implementation methods. Bulletin of Science. 2023;12(69):800-812. (In Russ.) EDN: HUTTTS
  21. Sahani SK, Sah AK, Jha A, Sahani K. Analytical Frameworks: Differential Equations in Aerospace Engi-neering. ALSYSTECH Journal of Education Technology. 2024;2(1):13-30. https://doi.org/10.58578/alsystech.v2i1.2267 EDN: NWEDOP

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
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».