УДОСКОНАЛЕННЯ МОДЕЛІ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ МОБІЛЬНОЇ ПЛАТФОРМИ В УМОВАХ ДІЇ ЗАГРОЗ ЕЛЕКТРОМАГНІТНОГО СПЕКТРУ ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРЕДОВИЩА
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.3.025Ключові слова:
система керування, безпілотні апарати, загрози електромагнітного спектру, обробка відео, мобільна платформаАнотація
В статті наведено модель системи керування мобільною роботизованою платформою (безпілотного апарату), а також запропоновано методи удосконалення елементів системи керування, в умовах дії загроз електромагнітного спектру інформаційного середовища. Модель керування роботизованою платформою передбачає можливість управління механізмами роботизованої платформи у двох режимах: ручному та автоматизованому. Використання мобільної платформи в ручному режимі необхідне для оперативного керування за умов відсутності дії електромагнітного впливу з метою створення завад на пристрої передачі даних роботизованої платформи. Для забезпечення оперування мобільної платформи в умовах наявності дії електромагнітного впливу система керування повинна мати можливість керувати пристроями мобільної платформи в автоматизованому або автоматичному режимі. Метою статті є формалізація моделі системи керування мобільною платформою, виявлення недоліків існуючих систем керування та пошук шляхів усунення цих недоліків. Отримані результати: кількісні показники проведеного дослідження вказують на можливості використання моделей обробки відеоінформації, яка використовується оператором безпілотного апарату для орієнтації в просторі, для автономної роботи безпілотного апарату. Висновки: імплементація моделей обробки даних в систему керування мобільною платформою дозволить автоматизувати процеси керування безпілотного апарату в умовах дії електромагнітного впливу на пристрої передачі даних роботизованої платформи.Завантаження
Посилання
Victor Krasnobayev, Alina Yanko and Alina Hlushko. Information Security of the National Economy Based on an Effective Data Control Method. Journal of International Commerce, Economics and Policy, 14(3), 2023, article no. 2350021. DOI:10.1142/S1793993323500217.
До експлуатації в ЗСУ допустили понад 40 БПЛА та понад 20 наземних роботів [Електронний ресурс] // ГО «Український мілітарний центр». – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://mil.in.ua/uk/news/do-ekspluatatsiyi-v-zsudopustyly-ponad-40-bpla-ta-ponad-20-nazemnyh-robotiv/.
Milrem Robotics відкрила новий завод наземних дронів [Електронний ресурс] // ГО «Український мілітарний центр». – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://mil.in.ua/uk/news/milrem-robotics-vidkryla-novyj-zavod-nazemnyh-droniv/.
В Україні протестували наземні безпілотники [Електронний ресурс] // ГО «Український мілітарний центр». – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://mil.in.ua/uk/news/v-ukrayini-protestuvaly-nazemni-bezpilotnyky/.
Shefer, O., Laktionov, O., Pents, V., Hlushko, A., & Kuchuk, N. (2024). Practical principles of integrating artificial intelligence into the technology of regional security predicting. Advanced Information Systems, 8(1), 86–93. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.1.11
Yanko A. Method for the control verification of digital information, represented in a residue number system / Yanko A., Krasnobayev V., Tur S. // Advanced Information Systems. 2020. Vol. 4, No. 2. ISSN2522-9052. – P. 149-156.
Boriak B. R. Filtering and forecasting signals algorithm based on exponential brown’s filter / B. R. Boriak, A. M. Silvestrov // Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal. – Poltava: PNTU, 2017. – VOL. 4 (44). – PP. 150–152.
Боряк Б. Р. Аналіз ефективності застосування адаптивного двоконтурного фільтра-екстраполятора залежно від форми сигналу / Б. Р. Боряк, А. М. Сільвестров // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2017. – Т. 6 (46). – С. 255–259.
OpenCV Tracking API Documentation [Електронний ресурс]. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/group__tracking.html
Object Tracking using OpenCV (C++/Python) Tutorial [Електронний ресурс] – 2017. – Режим доступу до ресурсу: https://learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/
