Автоматизована система керування БПЛА на базі елементів штучного інтелекту

Abstract

У Бакалаврській роботі розглянуто підходи до розробки автоматизованої системи керування безпілотним літальним апаратом (БПЛА) з використанням елементів штучного інтелекту. Особливу увагу приділено проблемі забезпечення надійної автономної орієнтації та навігації БПЛА в умовах обмеженої доступності до зовнішніх джерел інформації, зокрема при втраті GPS-сигналу, радіозв’язку або відео трансляції. Проведено аналіз сучасних методів автономного управління, таких як інерційні навігаційні системи, комп’ютерний зір, алгоритми обробки сигналів та штучний інтелект. Запропоновано інтегрований підхід до об’єднання цих методів у єдину систему, що забезпечує високу точність та надійність орієнтації БПЛА в реальному часі. Розглянуто особливості апаратної реалізації та обмеження, які необхідно враховувати при розробці програмно-апаратного комплексу. Результати моделювання підтверджують ефективність розроблених рішень. Визначено перспективи практичного застосування системи у сферах екологічного моніторингу, цивільної безпеки, пошуково-рятувальних операцій. Робота містить рекомендації щодо подальших досліджень та удосконалення систем автономного управління БПЛА з використанням інтелектуальних технологій. This course paper explores the development of an automated control system for unmanned aerial vehicles (UAVs) based on artificial intelligence technologies. The focus is placed on ensuring reliable autonomous orientation and navigation in scenarios with limited access to external information sources, such as GPS signal loss, radio communication suppression, or video link disruption. The work analyzes modern approaches to autonomous UAV control, including inertial navigation systems (INS), computer vision, signal processing techniques, and artificial intelligence algorithms. An integrated approach to combining these methods into a unified system is proposed to enhance accuracy and operational reliability in real-time conditions. Special attention is given to hardware implementation aspects and resource constraints that must be considered when designing the control system. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed solutions. The paper highlights the potential applications of the system in environmental monitoring, civilian security, search and rescue missions. It also provides recommendations for further research and the advancement of intelligent UAV control systems.