RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Проблемы управления // Архив

Пробл. управл., 2022, выпуск 1, страницы 54–66 (Mi pu1271)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

Управление подвижными объектами и навигация

Концепция создания прикладной географической информационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных систем автономной навигации

А. И. Алчиновa, И. Н. Гороховскийb

a Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, г. Москва
b НИЦ ТГНО 27 ЦНИИ, Москва

Аннотация: Изложена концепция создания прикладной географической информационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных навигационных систем (ПГИС КЭНС) для управления движущимися объектами. Показано, что развитие и массовое внедрение систем автономной навигации данного типа как единственной альтернативы спутниковым навигационным системам в настоящее время может базироваться на предметно-ориентированных информационных технологиях. С помощью ПГИС КЭНС могут быть собраны модели широкого спектра КЭНС и макеты технологий их настройки на работу в заданных районах с проведением необходимых вычислительных экспериментов. Для определения состава требуемых программных компонентов, структуры хранилища и особенностей интерфейса построена общая математическая модель, которая при сохранении всей специфики поисковых алгоритмов КЭНС охватывает не только известные алгоритмы совмещения изображений, но и включает в себя схему синтеза поисковых алгоритмов КЭНС нового типа, использующих методы распознавания образов и анализа сцен, кластеризации, обучения нейросетей, облачных технологий обработки данных. Важнейшим видом вычислительного эксперимента с моделями КЭНС является стрессовое тестирование. Построена математическая модель стрессовых воздействий для частного случая, обеспечивающая различные условия функционирования КЭНС, включая ее фатальные отклонения от нормального функционирования.

Ключевые слова: прикладная географическая информационная система, корреляционно-экстремальная навигационная система, съемочная система, распознавание образов, анализ сцен, обучающиеся машины, нейронная сеть, параллельные вычисления, облачные вычисления, математическое моделирование, стрессовое тестирование системы.

УДК: 629.7.051

Поступила в редакцию: 05.10.2021
Исправленный вариант: 11.11.2021
Принята в печать: 23.12.2021

DOI: 10.25728/pu.2022.1.4


 Англоязычная версия: Control Sciences, 2022:1, 43–54


© МИАН, 2024