2024
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/76250
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Реалізація оптимальної реконфігурації рою БПЛА(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Успенський, Валерій Борисович; Догадайло, Олександр СергійовичВ даній статті розглянуто моделювання оптимальної реконфігурації великої групи БПЛА із фактичного початкового стану у бажаний кінцевий. Для кожного апарату визначається кінцева точка, в яку він буде рухатись. Така задача має не єдиний розв'язок, тому додано критерій оптимальності – тривалість повної реконфігурації, яку треба мінімізувати. Задача розглядається в умовах однакової та постійної швидкості польоту усіх БПЛА коптерного типу. Аналіз усіх варіантів є неможливим, бо обчислювальна складність такого методу пропорційна N факторіал, де N – кількість БПЛА в групі. Розроблено квазіоптимальний метод, складність якого пропорційна N. Шляхом статистичного моделювання доведена його ефективність, яку можна порівняти із ефективністю оптимального методу. Отримано також непрямі оцінки його ефективності у загальному випадку. Розглянуто конкретні приклади реконфігурації рою. Описано та досліджено алгоритм запобігання зіткнень БПЛА під час руху за призначеними траєкторіями. Отримані результати є складовою частиною комплексу задач з навігації та управління БПЛА в умовах великої щільної групи.Документ Застосування сіамських нейронних мереж для порівняння аерофотознімків із картами місцевості(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Власенко, В. О.У роботі представлено методологію розробки та навчання сіамської нейронної мережі для порівняння аерофотознімків із картами місцевості. Запропонований підхід спрямований на виявлення стійких та інформативних ознак у зображеннях, що дозволяє підвищити точність та автоматизацію процесу зіставлення. Представлений метод використовує дві ідентичні мережі, які тренуються паралельно, що забезпечує зменшення розриву у характеристиках між порівнюваними зображеннями. Сіамська нейронна мережа ефективно обробляє зображення різної якості та з різним ступенем деталізації, що робить її ідеальною для порівняння аерофотознімків з картами місцевості. Розроблений інструмент дозволяє оперативно аналізувати та порівнювати аерофотознімки з картами місцевості з високою ефективністю та точністю, що сприяє розширенню області застосування у геоінформаційних дослідженнях та інженерних додатках.