РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ СТЫКОВКИ НПА С БЭК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Игнатиади Евгений Константинович, Михайлов Михаил Владимирович, Гончаров Влас Андреевич, Поздняков Владимир Андреевич, Лобкова Вероника Андреевна, Островский Артём Сергеевич, Лыков Станислав Викторович

Исследования, проводимые в работе, направлены на разработку удаленно управляемых робототехнических комплексов. В работе в качестве прототипа, на котором отрабатываются представленные в статье экспериментальные решения, выступают необитаемый подводный аппарат и автономный безэкипажный катер. В числе основных задач, решаемых в работе данными аппаратами, являются: мониторинг и оценка среды; обнаружение объектов и препятствий; маневрирование; сближение с объектом. В статье рассматривается задача стыковки в виртуальной 3D среде, в процессе которой осуществляется построение изображений рабочего пространства подводного робототехнического комплекса. Предложены алгоритмы построения 3D изображений рабочего пространства робототехнического комплекса в решении задачи стыковки, основанные на применении методов машинного обучения, включающей поиск, планирование движений, маневрирование и управление робототехническими комплексами для синхронизации подводного необитаемого аппарата с автономным безэкипажным катером в условиях неформализованных выполняющих сред. Результаты работы показывают, что применение методов машинного обучения в решении данных задач позволяют повысить уровень автономности аппаратов.

Ключевые слова:Необитаемые подводные аппараты, робототехнический комплексы, интеллектуальные системы управления, трансформенные сети, генеративно-состязательные сети, гибридная архитектура, машинное обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, CALS-технологии, высокореалистичная физическая среда, виртуальный полигон, цифровой двойник, P3P, фильтр Калмана, алгоритм KAZE, алгоритм DBSCAN, GAN, RFBN