Определение угла наклона необорудованной посадочной площадки беспилотного воздушного судна вертолетного типа на основе информации цифровой карты местности


Авторы

Ермаков П. Г.*, Евдокименков В. Н.**, Гоголев А. А.***

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, Москва, A-80, ГСП-3, 125993, Россия

*e-mail: pavel-ermakov-1998@mail.ru
**e-mail: evdokimenkovvn@mai.ru; vnevdokimenkov@gmail.com
***e-mail: kirbizz8@yandex.ru

Аннотация

В текущей работе рассматривается определение угла наклона необорудованного вертодрома для определения возможности осуществления посадки беспилотного воздушного судна (БВС) вертолетного типа на него. Для решения данной задачи предполагается использовать цифровую карту местности (ЦКМ) района выполнения целевой задачи БВС вертолетного типа. В данной статье представлено описание разработанной методики и оптимального алгоритма вычисления угла наклона необорудованного вертодрома с помощью статистической обработки информации ЦКМ. Была проведена верификация предложенного оптимального алгоритма определения угла наклона вертодрома с помощью использования данных о рельефе земной поверхности предполагаемых мест посадки воздушного судна на территории Российской Федерации.

Ключевые слова:

необорудованный вертодром, цифровая карта местности, метод наименьших квадратов, метод Монте-Карло

Библиографический список

  1. Приложение 14 к Конвенции о международной гражданской авиации. Аэродромы. Том II Вертодромы. Международная организация гражданской авиации. Издание четвертое. Июль 2013. URL: https://www.airfield-lights.com/docs/files/annex14v2_2013.pdf

  2. Альханов Д.С., Кузурман В.А., Гоголев А.А. Оптическое детектирование перспективных посадочных зон для беспилотного воздушного судна вертолетного типа с помощью самоорганизующихся карт Кохонена // Вестник Московского авиационного института. 2020. Т. 29. № 3. С. 209-221. DOI: 10.34759/vst-2022-3-209-221

  3. Ермаков П.Г. Определение угла наклона необорудованной посадочной площадки беспилотного воздушного судна на основе априорной информации цифровой карты местности // XLIX Международная молодежная научная конференция “Гагаринские чтения”: сборник трудов. Москва, 11-14 апреля 2023 г.

  4. OpenStreetMap. URL: https://www.openstreetmap.org

  5. Khalid L.A. El-Ashamawy. Testing the positional accuracy of OpenStreetmap data for mapping applications // Geodesy and Cartography, 2016, vol. 42, no. 1, pp. 25–30. DOI: 10.3846/20296991.2015.1160493

  6. Shuttle Radar Topography Mission. URL: https://www2.jpl.nasa.gov/srtm/

  7. Оньков И.В. Оценка точности высот SRTM для целей ортотрансформирования космических снимков высокого разрешения // Геоматика. 2011. № 3. C. 40-46.

  8. Думит Ж.А. К вопросу об ошибках цифрового моделирования рельефа // Географические исследования Краснодарского края: сборник трудов. - Краснодар: Кубанский государственный университет, 2007. С. 49-53.

  9. M. El Hage, L. Villard, Y. Huang, et al. Multicriteria Accuracy Assessment of Digital Elevation Models (DEM) Produced by Airborne P-Band Polarimetric SAR Tomography in Tropical Rainforests // Remote Sensing, 2022, vol. 14, no. 17. DOI: 10.3390/rs14174173

  10. A.J.A.M. Temme, G.B.M. Heuvelink, J.M. Schoorl, L. Claessens. Chapter 5 Geostatistical Simulation and Error Propagation in Geomorphometry // Developments in Soil Science, 2009, vol. 33, pp. 121-140. DOI: 10.1016/S0166-2481(08)000005-6

  11. T. Hengl, I.S. Evans. Chapter 2 Mathematical and Digital Models of the Land Surface // Developments in Soil Science, 2009, vol. 33, pp. 31–63. DOI: 10.1016/S0166-2481(08)000002-6

  12. M. Borisov, R. Banković, S. Drobnjak. Modelling the Uncertaintly of Digital Elevation Models with Geostatistical and Application on Spatitally Distribution of Soil Nitrogen // Scientific Technical Review, 2009, vol. LIX, no. 3-4. URL: http://vti.mod.gov.rs/ntp/rad2009/34-09/8/8.pdf

  13. Мазмишвили А.И. Теория ошибок и метод наименьших квадратов. – М.: Недра, 1978. – 311 с.

  14. Зыонг Д.Х., Фам В.А. Разработка регрессионной модели для расчета площади печатной платы функциональной ячейки // Труды МАИ. 2010. № 41. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=23795

  15. Моунг Хтанг Ом, Чжо Зин Латт, Приходько C.Ю. Разработка алгоритма повышения точности идентификации аэродинамических коэффициентов на основе гармонических входных сигналов // Труды МАИ. 2018. № 99. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=91920

  16. Гончаренко В.И., Кан Ю.С., Травин А.А. Математическое и программное обеспечение анализа рассеивания точек падения фрагментов летательных аппаратов // Труды МАИ. 2012. № 61. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=35615

  17. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования. – М.: Наука, 1976. – 320 с.

  18. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. – М.: Высшая школа, 1985. – 271 с.

  19. Зея М., Хлопков А.Ю., Чжо З. Основные подходы к построению методов Монте-Карло в вычислительной аэродинамике // Труды МАИ. 2011. № 42. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=24272

  20. Осипов С.В. Шкалы уклонов земной поверхности и способы их разработки // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2016. № 3. С. 45-50.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход