Управління приземленням квадрокоптера на основі нечіткої логіки та комп’ютерного зору

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШушура, О. М.
dc.contributor.authorГлавацький, О. С.
dc.date.accessioned2025-12-03T13:40:43Z
dc.date.available2025-12-03T13:40:43Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ статті розглянуто проблему автономного приземлення квадрокоптера у разі втрати зв’язку з оператором, що є важливим завданням для сучасних безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Основний акцент зроблено на використанні технологій комп’ютерного зору та нечіткої логіки для підвищення точності та надійності посадки в умовах високої невизначеності. Для обробки вхідних зображень використано модель YOLO, що забезпечує ефективне виявлення об’єктів у режимі реального часу та дозволяє ідентифікувати потенційно безпечні зони для приземлення дрону. Інтеграція даних сенсорів і комп’ютерного зору дозволяє сформувати комплексну оцінку посадкової зони. Запропонований підхід включає алгоритми нечіткої логіки, які забезпечують адаптацію до динамічних умов та прийняття рішень у випадках неповних або шумових даних. Це особливо актуально для непередбачуваних ситуацій, таких як зміна погодних умов, наявність рухомих об’єктів або зниження якості сигналу сенсорів. На основі дослідження було розроблено програмне забезпечення системи управління, що складається з контролера польоту та моделі обробки даних. Контролер активує автономний режим при втраті зв’язку з оператором, після чого система аналізує зображення місцевості та обирає оптимальну траєкторію для посадки. Для моделювання роботи системи використовувався симулятор LiftOff, що дозволило протестувати алгоритми у динамічних сценаріях та оптимізувати їх продуктивність. Результати тестувань підтвердили високу точність і надійність роботи системи у різних умовах, що є важливим для застосувань у пошуково-рятувальних операціях, моніторингу територій та інших завданнях, які вимагають автономної роботи БПЛА. Запропонований підхід демонструє ефективність поєднання сучасних методів комп’ютерного зору та адаптивної нечіткої логіки для вирішення задач автономного управління квадрокоптерами.
dc.description.abstractotherThe article addresses the problem of autonomous quadcopter landing in the event of loss of connection with the operator, which is a crucial task for modern unmanned aerial vehicles (UAVs). The main focus is on using computer vision and fuzzy logic technologies to improve the accuracy and reliability of landing under conditions of high uncertainty. The YOLO model is used for processing input images, ensuring efficient real-time object detection and enabling the identification of potentially safe landing zones for the drone. The integration of sensor data and computer vision allows for a comprehensive assessment of the landing area. The proposed approach includes fuzzy logic algorithms that adapt to dynamic conditions and enable decision-making in cases of incomplete or noisy data. This is particularly relevant for unpredictable situations such as changing weather conditions, the presence of moving objects, or reduced sensor signal quality. Based on the study, software of autonomous control system was developed, consisting of a flight controller and a data processing model. The controller activates the autonomous mode upon loss of connection with the operator, after which the system analyzes the terrain images and selects the optimal landing trajectory. To simulate the system’s operation, the LiftOff simulator was used, which allowed testing the algorithms in dynamic scenarios and optimizing their performance. The test results confirmed the system’s high accuracy and reliability under various conditions, which is important for applications in search and rescue operations, territory monitoring, and other tasks requiring autonomous UAV operation. The proposed approach demonstrates the effectiveness of combining modern computer vision methods with adaptive fuzzy logic to solve quadcopter autonomous control tasks.
dc.format.pagerangeС. 251–257
dc.identifier.citationШушура, О. М. Управління приземленням квадрокоптера на основі нечіткої логіки та комп’ютерного зору / Шушура О. М., Главацький О. С. // Вісник Херсонського Національного Технічного Університету. – 2025. – №1(92), Ч. 2. – С. 251–257. – Бібліогр.: 11 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.35
dc.identifier.orcid0000-0003-3200-720X
dc.identifier.orcid0009-0002-5000-1397
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77503
dc.language.isouk
dc.publisherХерсонський національний технічний університет
dc.publisher.placeХерсон
dc.relation.ispartofВісник ХНТУ, № 1(92), Ч. 2, 2025
dc.subjectквадрокоптер
dc.subjectавтономне управління
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectнечітка логіка
dc.subjectалгоритми
dc.subjectдрон
dc.subjectавтономне приземлення
dc.subjectquadcopter
dc.subjectautonomous control
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectfuzzy logic
dc.subjectalgorithms
dc.subjectdrone
dc.subjectautonomous landing
dc.subject.udc004.8:004.93:519.6:629.7
dc.titleУправління приземленням квадрокоптера на основі нечіткої логіки та комп’ютерного зору
dc.title.alternativeQuadcopter landing control based on fuzzy logic and computer vision
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stattia_10.pdf
Розмір:
1.23 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (ЦТЕ)