Применение машинного обучения для адаптивного управления траекториями БПЛА в условиях неопределенности

Исследованы возможности применения машинного обучения (МО) для адаптивного управления траекториями беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в условиях неопределенности. Изучены концепции алгоритмов МО и классификация БПЛА по назначению, размеру и весу. Для анализа методов управления применялись теоретические подходы, такие как ансамблевое обучение, нейронные сети и вероятностные модели, позволяющие адаптировать траектории полета в реальном времени. В дополнение к этому представлены математические модели, которые проиллюстрированы формулами, описывающими динамику взаимодействия системы управления с внешними возмущениями и управляющими воздействиями. Для оценки точности и эффективности предложенных алгоритмов изучены параметры, включающие адаптивность системы, точность корректировки маршрутов и устойчивость в сложных условиях. Также исследовано влияние ограничений вычислительных мощностей на работу алгоритмов в реальном времени. Рассмотрена роль интеграции данных с различных датчиков для повышения точности и надежности системы управления. Особое внимание уделено практическому применению МО для прогнозирования изменений окружающей среды и оптимизации полетных траекторий. Примеры использования алгоритмов МО в реальных проектах включают успешные разработки российских и зарубежных компаний, демонстрирующие высокую автономность и адаптивность управления. Результаты исследования демонстрируют, что использование МО позволяет существенно повысить автономность и безопасность БПЛА, обеспечивая надежную корректировку маршрутов даже в условиях неопределенности. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку коллективного управления группами БПЛА и улучшение интеграции МО в реальном времени. Это позволит расширить функциональность БПЛА, повысить их эффективность, а также снизить ресурсозатраты.