Оптимальное планирование маршрутов беспилотного аппарата для синхронизированной съемки с космическим аппаратом дистанционного зондирования Земли

Язык труда и переводы:
УДК:
629.782
Дата публикации:
13 декабря 2021, 14:47
Категория:
Секция 11. Наукоемкие технологии в ракетно-космической технике
Авторы
Азаренко Людмила Григорьевна
Филиал АО «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева» – «НИИ КС им. А.А. Максимова»
Чувакова Елена Андреевно
Филиал АО «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева» – «НИИ КС им. А.А. Максимова»
Железнов Сергей Александрович
Филиал АО «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева» – «НИИ КС им. А.А. Максимова»
Аннотация:
Рассмотрены основные элементы технологии формирования программы оптимального планирования маршрутов беспилотного аппарата (БА) длительного функционирования для синхронизированной с космическим аппаратом дистанционного зондирования Земли (КА ДЗЗ) съемки в рамках валидации продуктов обработки данных дистанционного зондирования Земли. В рамках решения поставленной задачи разработки методов оптимального планирования маршрутов БА длительного функционирования представлена оригинальная математическая модель, а также показан алгоритм расчета траектории движения БА, синхронизированной с КА ДЗЗ съемки в рамках валидации продуктов обработки данных ДЗЗ. Создано специальное программное обеспечения оптимального маршрута движения БА.
Ключевые слова:
беспилотный аппарат, планирование маршрута, космический аппарат дистанционного зондирования Земли, оптимальный расход энергоресурсов
Основной текст труда

В настоящее время наблюдается рост спроса на данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для решения большого числа задач в различных областях, для которых требуется информация о происходящих изменениях на конкретной территории в различных временных промежутках с требуемым качеством съемки. При этом актуальной остается высокая достоверность получаемой информации с возможностью уточнения отдельных участков съемки. В основном данные ДЗЗ получают с использованием космических аппаратов (КА) или летательных аппаратов.

Анализ условий и особенностей применения средств ДЗЗ [1] показал, что недостатки одного вида средств ДЗЗ могут компенсироваться достоинствами средств другого вида, что позволяет выявить предпосылки к исследованию возможности их совместного применения. Например, КА ДЗЗ на типовой солнечно-синхронной орбите обеспечивают высокопроизводительную съемку объектов, расположенных в любой точке поверхности суши Земли. Комплексы с беспилотными летательными аппаратами (БА) обеспечивают получение актуальной детальной информации об объектах в районе наблюдения, а также могут использоваться для уточнения данных, полученных в результате применения КА. Таким образом, использование высотных беспилотных летательных аппаратов длительного функционирования совместно с КА ДЗЗ дает новые возможности и перспективы в области дистанционного зондирования территорий.

Предлагаемая технология решает задачу обеспечения формирования в интерактивном режиме планирования маршрута движения БА с подспутниковой трассой КА ДЗЗ по времени и координатам с перекрытием зон съемки и учетом индивидуального энергобаланса БА при допустимой ошибке навигации не более 30 м в плоскости горизонта. Оптимальное управление группировкой БА при валидации данных ДЗЗ произвольных участков территории обеспечивается за счет разработки экспериментального образца аппаратно-программного комплекса формирования программы оптимального планирования маршрутов БА длительного функционирования для синхронизированной с космическим аппаратом ДЗЗ съемки в рамках валидации продуктов обработки данных ДЗЗ [2, 3].

Технология формирования программы оптимального планирования маршрутов БА позволяет за счет дискретности построения маршрута учитывать изменяющиеся метеоусловия для каждой точки маршрута и предоставляет возможность изменения маршрута в любой момент времени в случае изменения полетного задания или нештатной ситуации как для одного, так и для группы БА. Таким образом одновременно решается задача экономии энергоресурсов и проблема выполнения полетного задания в течении заданного временного интервала.

При решении задачи оптимального планирования маршрутов беспилотного аппарата длительного функционирования для синхронизированной с КА ДЗЗ съемки в рамках валидации продуктов обработки данных ДЗЗ рассматривали следующие методы [4]:

1) на основе графов;

2) на основе клеточной декомпозиции;

3) потенциальных полей;

4) оптимизационные методы планирования;

5) синтеза управления на основе прогнозирующих моделей;

6) на интеллектуальных алгоритмах:

  • «муравьиный» алгоритм;
  • исскуственная нейронная сеть;
  • роя частиц;
  • реактивные методы построения планов.

При создании оптимального маршрута были скомбинированы метод решающего дерева и муравьиный алгоритм.

Технологический процесс расчета траектории движения БА, оптимизированной по минимуму затрат энергии представляет собой четко регламентированную последовательность выполнения операций, представленных ниже.

  1. Определение эшелонов, в которых полет БА в данный момент времени невозможен или не желателен, а также расчет коэффициента безопасности эшелона для данной точки маршрута на данный момент времени. Вертикальным эшелонированием называют рассредоточение воздушных судов по высоте. Для создания интервалов вертикального эшелонирования введено понятие эшелон. Это условная высота, рассчитанная при стандартном давлении и отстоящая от других высот на величину установленных интервалов. Для оценки ситуации на эшелонах предполагается использовать решающий список и решающие деревья. Деревья решений представляют собой нисходящую систему, основной целью которой является разделение дерева на взаимно непересекающиеся подмножества. Процедура принятия решения о принадлежности определенного состояния к тому или иному классу с помощью дерева решений относится к методам классификации состояний [5].
  2. Построение маршрута при прохождении полигона в условиях площадной съемки, в том числе выбор точки входа в полигон, выбор угла (курса) прохождения полигона для данных метеоусловий в текущий момент времени. Применяемый алгоритм прохождения полигона позволяет рассчитывать маршруты БА с высокой точностью, так как все расчеты производятся с использованием референц-эллипсоида Красовского, а геометрические расчеты на плоскости используются только как вспомогательные.
  3. Применение алгоритма «муравьиной колонии» и формирование локальных правил поведения «муравьев» (в рассматриваемом случае БА) при выборе оптимального маршрута. «Муравьиный» алгоритм ориентирован на решение трудоемких комбинаторных задач, с помощью такого алгоритма ищется близкое к оптимальному решение за приемлемое время. Подобная задача формулируется как определение в заданном конечном множестве (пространстве поиска) элемента, удовлетворяющего заданным ограничениям и обеспечивающего наименьшее значение заданной функции. Для «муравьиного» алгоритма задача трансформируется в задачу поиска путей в графе. Варианты «муравьиного» алгоритма использовались для планирования пути в среде с препятствиями на основе карты или графа. Алгоритм применялся как в случае двумерной окружающей среды [6], так и в случае трехмерной [7]. В целом «муравьиный» алгоритм показал себя как эффективный алгоритм поиска, позволяющий найти оптимальный путь всего за несколько итераций.
  4. Определение на основании созданной математической модели времени полета (значения феромона в «муравьином» алгоритме) для каждой пары точек маршрута на всех доступных эшелонах исходя из текущих метеоусловий. 
  5. Определение на основании разработанных математических методов минимальной эффективной высоты, начиная с которой поток солнечной радиации, падающий на элементы солнечных батарей (СБ), будет стабильно увеличиваться для каждой точки маршрута БА, оборудованных солнечными батареями.
  6. Определение последовательности прохождения точек маршрута и выбор эшелона для каждой точки, если это не противоречит полетному заданию.

Для оценки ситуации на эшелонах используется решающий список, состоящий из решающих деревьев. Решающий список состоит из следующих компонент:

  • оценка облачности на эшелоне;
  • возможность обледенения на эшелоне;
  • наличие и степень турбулентности на эшелоне.

Каждый компонент решающего списка представляет из себя решающее дерево.

Коэффициент безопасности эшелона устанавливается в границах от 0 до 1, при этом: 0 — полет в эшелоне не возможен, 0,7–0,9 и более — полет в эшелоне не желателен, но возможен для набора высоты или снижения, 1 — полет в эшелоне возможен.

При проведении площадной съемки наиболее оптимально представить площадь покрытия в виде полосы, средняя линия которой является траекторией проекции оптической оси камеры БА, снимающей в надир. Накопленный опыт использования БА предполагает форму траектории в виде «змейки».

Для площадных целей, представленных выпуклыми многоугольниками, минимальное число разворотов, а также минимальная длинна траектории будет достигаться тогда, когда прямые участки галсов будут параллельны прямой между двумя наиболее удаленными вершинами многоугольника [4].

Однако в случае наличия ветра маршрут БА необходимо строить так, чтобы более длинные отрезки змейки располагались по ветру и, соответственно, против ветра. Поскольку высота прохождения полигона рассчитывается из параметров целевой аппаратуры и является величиной постоянной, угол, под которым БА должен проходить полигон, будет определяться исходя из метеоданных о направлении и скорости ветра на данной высоте. При этом происходит выбор точки входа в полигон и выбор угла (курса) прохождения полигона для данных метеоусловий в текущий момент времени.

Итак, для построения оптимального маршрута движения БА выбран и адаптирован «муравьиный» алгоритм. Поскольку для поставленной задачи перемещение «муравьев» (БА) происходит в 3-мерном пространстве из каждого узла i в узел j «муравьи» могут добираться по всем доступным эшелонам. Список эшелонов, доступных для перемещения определяется исходя из заданных максимальной и минимальной высоты полета, затем из него исключаются эшелоны, значение коэффициента безопасности для которых меньше 1.

При этом если при текущих метеоусловиях перемещение из узла i в узел j невозможно, узел j исключается из списка и попадает в список запретов. Перемещение считается невозможным если:

  • среди доступных по высоте эшелонов полета нет ни одного с коэффициентом безопасности 1;
  • боковая составляющая ветра по отношению к курсу БА на доступных эшелонах превышает допустимую величину, установленную для данного типа БА.

В качестве времени существования «муравьиной колонии» предлагается считать 1 ч как период времени, за который метеоданные остаются условно неизменными. Все точки маршрута, которые не могут быть достигнуты за данный период времени, рассчитывают на следующем шаге с учетом изменившихся метеоданных.

Данная модель может быть легко адаптирована для построения оптимальных маршрутов группы БА с распределением целей между отдельными БА. В результате использования этой математической модели рассчитывают время (значение феромона в «муравьином» алгоритме), необходимое для перемещения из точки i в точку j для каждого доступного эшелона, а также определяют наивыгоднейшую высоту полета для каждой пары отрезков (векторов) маршрута, учитывая текущие метеоусловия.

Наивыгоднейшая высота полета — высота, на которой путевая скорость в заданном направлении полета при известном ветре получится наибольшей, а время перемещения БА, соответственно, меньшим.

Для определения минимальной эффективной высоты, начиная с которой поток солнечной радиации, падающий на элементы СБ (солнечной батареи), будет стабильно увеличиваться для каждой точки маршрута, берут высоту облачного слоя (наиболее высокий облачный слой) к которой добавляют 500 м для обеспечения безопасного полета. Затем рассчитывают поток суммарной солнечной радиации для выбранной минимальной эффективной высоты.

После определения порядка прохождения точек маршрута и высоты полета БА на каждом отрезке траектории (построения оптимального маршрута) поток суммарной солнечной радиации рассчитывают для каждого отрезка траектории в целях определения энергетического баланса БА в каждой точке маршрута. Данный расчет необходим при планировании совместного выполнения полетного задания группой БА, для определения возможности замены одного БА группы другим в случае, если энергетический баланс первого БА близок к отрицательной величине.

Алгоритм определения последовательности прохождения точек маршрута и выбор эшелона для каждой точки включает в себя математические модели для расчета времени перемещения между точками маршрута с учетом смены эшелона. Этот алгоритм позволяет построить оптимальный маршрут, минимизированный по критерию времени, который обеспечивает минимальные потери энергии бортовых источников БА при выполнении задания так, как рассчитывается для наивыгоднейшей скорости и крейсерского режима полета.

Построение оптимального маршрута по критерию минимального времени прохождения позволит гарантировать соблюдение условий синхронности съемки, производимой с БА, со съемкой, производимой с КА ДЗЗ. Маршрут корректируется каждый час в соответствии с изменяющимися метеоусловиями. Минимизированный по критерию времени оптимальный маршрут, соответственно, обеспечивает минимальные потери энергии бортовых источников БА при выполнении задания, так как рассчитывается для наивыгоднейшей скорости и крейсерского режима полета.

Для БА, оборудованных элементами СБ, маршрут рассчитывают так, чтобы он по возможности был выше минимальной эффективной высоты, начиная с которой поток солнечной радиации, падающий на элементы СБ, будет стабильно увеличиваться, что позволит еще более минимизировать потери бортовых источников БА.

Поскольку оптимальный маршрут строится дискретно и пересчитывается каждый час (при необходимости чаще) с учетом местоположения, в котором оказался в текущий момент БА, текущих метеоусловий и положения солнца в текущий момент времени, при резком изменении метеоусловий оптимальный маршрут может быть перестроен с любой точки, в которой оказался БА. Данный алгоритм может быть легко адаптирован для группы БА, выполняющих общую задачу.

Результатом применения предлагаемой технологии должно стать снижение ошибки прохождения рабочей трассы, синхронизированной с подспутниковой трассой КА ДЗЗ, на 30 %, что позволит сократить потери бортовых источников БА по предварительным данным как минимум на 10...20 %, а также обеспечить непрерывный контроль интересуемых областей наблюдения в промежутках между сеансами работы КА ДЗЗ.

Литература
  1. Волков А.Е., Суетина Н.В. Применение современных комплексов оптико-электронного наблюдения с высоким разрешением в системах аэрокосмического мониторинга Земли // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. Вып. 12 (12). DOI: 10.18698/2308-6033-2012-12-505
  2. Урличич Ю.М., Селин В.А., Емельянов К.С. О приоритетах практической реализации развития космической системы дистанционного развития Земли // Аэрокосмический курьер. 2011. № 6 (78). С.12–19.
  3. Григорьев А.Н. Методика текущего планирования и применения космических средств при управлении системой дистанционного зондирования Земли // Вестник Российского нового университета. Сер. Сложные системы: модели, анализ и управление. 2015. № 9. С.69–73.
  4. Подлипьян П.Е., Максимов Н.А. Многофазный алгоритм решения задачи планирования полета группы беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2011. Вып. 43. URL: http://trudymai.ru/upload/iblock/ae0/mnogofaznyy-algoritm-resheniya-zadachi-planirovaniya-poleta-gruppy-bespilotnykh-letatelnykh-apparatov.pdf?lang=ru&issue=43 (дата обращения 01.12.2021).
  5. Аэрофотосъемка с применением беспилотных летательных аппаратов. Балт АГП. URL: http://baltagp.ru/aerophoto (дата обращения 01.12.2021).
  6. Kuwata Y. Real-time trajectory design for unmanned aerial vehicles using receding horizon control. Doct. diss. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology, 2003. 151 p.
  7. Habibi G., Masehian E., Beheshti M.T.H. Binary integer programming model of point robot path planning // 33rd annual conference of the IEEE Industrial Electronics Soc.: IECON 2007. N.Y.: IEEE, 2007. Pp. 2841–2845. DOI: 10.1109/IECON.2007.4460315
Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.