Интеграция беспилотных летательных аппаратов в работу современных инфраструктурных систем

Авиационная и ракетно-космическая техника

Наземные комплексы, стартовое оборудование, эксплуатация летательных аппаратов

2021. Т. 28. № 3. С. 186-193.

DOI: 10.34759/vst-2021-3-186-193

Авторы

Швецова С. В.1*, Швецов А. В.2**

1. Дальневосточный государственный университет путей сообщения (ДВГУПС), ул. Серышева, 47, Хабаровск, 680021, Россия
2. Владивостокский государственный университет экономики и сервиса (ВГУЭС), ул. Гоголя, 41, Владивосток, 690014, Россия

*e-mail: telcoms@mail.ru
**e-mail: transport-safety@mail.ru

Аннотация

Интеграция беспилотных летательных аппаратов в работу современных инфраструктурных систем является одной из наиболее важных задач в современной транспортной отрасли. Такая интеграция требует решения целого комплекса проблем, в том числе технологических, управленческих, правовых и т.д. В числе прочих особо можно выделить проблему безопасности движения, именно нерешенная проблема безопасности движения беспилотных летательных аппаратов является причиной ряда ограничений на их применение. В настоящей статье, авторами предложена система курсовой устойчивости, позволяющая предотвратить выход беспилотного летательного аппарата с подвижным крылом (мультикоптера) из границ предоставленного для его передвижения воздушного коридора, что снижает риск возникновения аварийных ситуаций с его участием. Система решает задачу обеспечения безопасности движения мультикоптеров, работающих по заранее заданным маршрутам, например в системах мониторинга технологических процессов, системах доставки товаров, системах объектового видеонаблюдения и т.д. Технологические элементы предложенной системы имеют небольшие габариты и не требуют электропитания, что максимально упрощает их внедрение в существующую инфраструктуру. Предложенная система может представлять интерес для крупных сетевых ритейлеров с целью применения в таких приложениях, как доставка товаров, работающих по схеме «центральный логистический центр → точки выдачи товара в городе». Система может быть применена в мониторинге промышленных объектов, предусматривающих движение беспилотных летательных аппаратов по определенным маршрутам над территорией предприятия с установленным на них дополнительным оборудованием, таким, как сканеры, тепловизоры, видеокамеры, датчики определения выбросов и т.д. с целью контроля технологических процессов предприятия. Дополнительное направление применения предложенной системы – это обеспечение безопасности взаимодействия мультикоптеров и воздушных судов в зоне аэропорта, в настоящий момент закрытой для их полетов. Система позволяет обеспечить передвижение мультикоптера строго в заданном воздушном коридоре, что решает задачу разведения в воздушном пространстве задействованных мультикоптеров и других участников воздушного движения.

Ключевые слова:

система курсовой устойчивости, мультикоптер, воздушный коридор, безопасность движения мультикоптеров

Библиографический список

  1. Alsamhi S.H., Ma O., Ansari M.S., Almalki F.A. Survey on Collaborative Smart Drones and Internet of Things for Improving Smartness of Smart Cities // IEEE Access. 2019. Vol. 7, pp. 128125–128152. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2934998

  2. Hu B., Wang C.A., Chen S., Wang L., Yang H. Proactive Coverage Area Decisions Based on Data Field for Drone Base Station Deployment // Sensors. 2018. Vol. 18. No. 11, pp. 3917. DOI: 10.3390/s18113917

  3. Пархаев Е.С., Семенчиков Н.В. Методика аэродинамической оптимизации крыльев малоразмерных беспилотных летательных аппаратов // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25. № 3. С. 7-16.

  4. Wu Q., Zhang R. Common throughput maximization in UAV-enabled OFDMA systems with delay consideration // IEEE Transactions on Communications. 2018. Vol. 66. No. 12, pp. 6614–6627. DOI: 10.1109/TCOMM.2018.2865922

  5. Freitas S., Silva H., Almeida J., Silva E. Hyperspectral imaging for real-time unmanned aerial vehicle maritime target detection // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2018. Vol. 90, pp. 551–570. DOI: 10.1007/s10846-017-0689-0

  6. Tezza D., Andujar M. The State-of-the-Art of Human–Drone Interaction: A Survey // IEEE Access. 2019. Vol. 7, pp. 167438–167454. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2953900

  7. Мамедов И.Э., Шарифова Б.А. Оптимизация режима функционирования беспилотного летательного аппарата при взятии пробы морской воды // Вестник Московского авиационного института. 2019. Т. 26. № 3. С. 72-79.

  8. First Prime Air Delivery, https://www.amazon.com/Amazon-Prime-Air/b?ie=UTF8&node=8037720011

  9. Швецова С.В., Швецов А.В. Анализ безопасности при перевозке грузов беспилотными летательными аппаратами // Мир транспорта. 2019. Т. 17. № 5(84). С. 286–297. DOI: 10.30932/1992-3252-2019-17-5-286-297

  10. Швецов А.В., Швецова С.В. Теоретические основы повышения безопасности полетов беспилотных летательных аппаратов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2020. № 5. С. 42–45. DOI: 10.36535/0869-4176-2020-05-6

  11. Швецова С.В., Швецов А.В. Аспекты обеспечения безопасности при эксплуатации беспилотных летательных аппаратов на объектах транспортной инфраструктуры // Наука и техника транспорта. 2020. № 4. С. 56–59.

  12. Calantropio A. The Use of UAVs for Performing Safety-Related Tasks at Post-Disaster and Non-Critical Construction Sites // Safety. 2019. Vol. 5. No. 4, pp. 64. DOI: 10.3390/safety5040064

  13. Washington A., Clothier R.A., Silva J. A review of unmanned aircraft system ground risk models // Progress in Aerospace Sciences. 2017. Vol. 95, pp. 24–44. DOI: 10.1016/j.paerosci.2017.10.001

  14. Shi W., Li J., Xu W., Zhou H., et al. Multiple Drone-Cell Deployment Analyses and Optimization in Drone Assisted Radio Access Networks // IEEE Access. 2018. Vol. 6, pp. 12518–12529. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2803788

  15. Bernardini A., Mangiatordi F., Pallotti E., Capodiferro L. Drone detection by acoustic signature identification // Electron Imaging. 2017. Vol. 10, pp. 60–64. DOI: 10.2352/ISSN.2470-1173.2017.10.IMAWM-168

  16. Melnyk R., Schrage D., Volovoi V., Jimenez H. Sense and avoid requirements for unmanned aircraft systems using a target level of safety approach // Risk Analysis. 2014. Vol. 34. No. 10, pp. 1894–1906. DOI: 10.1111/risa.12200

  17. Montanari L., Baldoni R., Morciano F., Rizzuto M., Matarese F. How to manage failures in air traffic control software systems // Advances in air navigation services. London: InTech, 2012, p. 18. DOI: 10.5772/48685

  18. Netjasov F., Jani M. A review of research on risk and safety modelling in civil aviation // Journal of Air Transport Management. 2008. Vol. 14. No. 4, pp. 213–220. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2008.04.008

  19. SESAR 2020, https://www.eurocontrol.int/sesar2020

  20. Civil drones, https://www.easa.europa.eu/domains/civil-drones-rpas

  21. Unmanned Aircraft System (UAS) Traffic Management (UTM) Project, https://utm.arc.nasa.gov/index.shtml

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2024