СОВРЕМЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ И ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И АЛГОРИТМОВ БПЛА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ: ОБЗОР

На данный момент актуальность вопросов управления беспилотными летательными аппаратами сложно переоценить – от них зависит не только промышленное и технологическое развитие страны, но и ее безопасность. Обзор литературных источников по данной тематике направлен на рассмотрение современных подходов к разработке алгоритмов управления беспилотными летательными аппаратами и обусловлен необходимостью систематизации наработок в данной области. В контексте данной проблемы затронута история развития беспилотными летательными аппаратами, выделены наиболее значительные ее моменты. Кратко рассмотрены возможности применения в различных отраслях промышленности. Данные литературных источников показывают, что за последнее время произошло смещение интересов от теоретического программирования до вопросов их практического применения в военных целях. Мы ограничились анализом литературных данных за последние 20 лет, в которых освещены вопросы разработки алгоритмов адаптивных систем управления, затронули теоретически вопросы и некоторые аспекты применения нечеткой логики искусственного интеллекта при разработке алгоритмов управления беспилотными летательными аппаратами в условиях неопределенности. Сделаны выводы, что нечеткая логика существенно превосходит по улучшению управления аппаратами, а в сочетании с самообучаемыми нейросетями широко применяется для управления беспилотными летательными аппаратами, в том числе для управления группой объектов. Преодоление всех существующих проблем данных подходов находится в стадии разработки: появляются новые пути решения, математические модели и алгоритмы работы. Современные адаптивные системы управления значительно повышают точность и надежность управления летательными аппаратами в динамически изменяющихся условиях полета. Интеграция машинного обучения и нечеткой логики в системы управления позволяет оптимизировать реакцию летательного аппарата на неопределенные внешние воздействия (изменение погодных условий, технические неисправности, изменения аэродинамических характеристик, воздействие враждебных средств противодействия). Для экспериментального подтверждения различных гипотез широко применяют методы компьютерного моделирования, например, для имитации различных условий полета, проверки адаптивности системы управления. При этом используют математические методы анализа.

MODERN CONCEPTS AND APPROACHES TO THE DEVELOPMENT OF CONTROL SYSTEMS AND ALGORITHMS FOR UAV UNDER CONDITIONS OF UNCERTAINTY: A REVIEW

Nowadays the relevance of the management of unmanned aerial vehicles is difficult to overestimate since not only the industrial and technological development of the country, but also93 МАиР. – 2025. – №15 government security depends on them. The review of literature on this topic is aimed at discussing modern approaches to the development of drones control algorithms and is conditioned by the need to systematize developments in this area. In the context of this problem, the history of the development of drones is touched upon, its most significant moments are highlighted. The possibilities of using drones in various industries are briefly considered. Data from literature sources show that recently there has been a shift of interests from theoretical programming of drones to issues of their practical application for military purposes. The literature data over the past 20 years was analyzed which highlights the issues of developing automated control system algorithms, issues and some aspects of the application of fuzzy logic of artificial intelligence in the development of drones control algorithms in conditions of uncertainty were theoretically touched upon. It is concluded that fuzzy logic is significantly superior in improving the control of devices, and in combination with self-learning neural networks is widely used to control drones, including the control of a group of objects. Overcoming of all existing problems of these approaches is under development: new solutions, mathematical models and algorithms are emerging. Modern adaptive control systems significantly improve the accuracy and reliability of aircraft control in dynamically changing flight conditions. The integration of machine learning and fuzzy logic into control systems makes it possible to optimize the aircraft’s response to uncertain external influences (changes in weather conditions, technical malfunctions, changes in aerodynamic characteristics, the impact of hostile countermeasures). To experimentally confirm various hypotheses, computer modeling methods are widely used, for example, simulating various flight conditions, testing the adaptability of the control system. At the same time, mathematical methods of analysis are used.