Разработка методов адаптивного управления мультироторными беспилотными летательными аппаратами на основе параллельного инверсного нейрорегулятора эталонным фильтром

В разработке систем управления для мультироторых беспилотных летательных аппаратов (МБПЛА) в настоящее время преобладает использование классических многоконтурных структур с пропорционально-интегрирующими (ПИ) и пропорционально-интегро-дифференцирующими (ПИД) регуляторами, которые далеко не всегда обеспечивают требуемые показатели качества для систем с неучтенной динамикой и существенным влиянием внешней среды. Поэтому представляется целесообразным использовать интеллектуальные подходы к управлению с более широкими возможностями адаптации к изменяющимся условиям внешней среды. Особый интерес представляет разработка алгоритмов адаптации для нелинейных и гибридных систем на основе нейрорегулирования – направления в современной теории управления, которому мировая научная общественность в последние годы уделяет все большее внимание. Использование методов нейроуправления, в отличие от вышеописанных классических подходов с ПИ- и ПИД-регуляторами, позволит решать задачи компенсации возмущений, воздействия неопределенных факторов и обнаружения и уклонения от препятствий более эффективно.Цель работы:Повышение автономности полета мультироторных беспилотных летательных аппаратов (МБПЛА) в условиях неопределенности и внешних возмущений, представленных, в частности, в виде подвижных и неподвижных препятствий.Ожидаемые результаты:1) схема управления на основе гибридного параллельного нейрорегулятора; 2) система локальной навигации и выполнения полетного задания; 3) стенды для натурных испытаний, оснащенные системой сканирующих датчиков.