Методы искусственного интеллекта для навигации БПЛА: последние достижения и будущие задачи

Применение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в последние годы возросло благодаря их способности интегрировать широкий спектр датчиков при сохранении низких эксплуатационных расходов, простоты развертывания и высокой мобильности. Однако дистанционное управление БПЛА в сложных средах ограничивает их возможности и снижает эффективность всей системы. Поэтому многие исследователи работают над автономной навигацией БПЛА, при которой БПЛА могут перемещаться и выполнять поставленные задачи на основе информации об окружении. С недавними технологическими достижениями применение методов искусственного интеллекта (ИИ) значительно расширилось. Автономная навигация БПЛА является примером применения, в котором ИИ играет ключевую роль, обеспечивая основные функции управления, характерные для человека. Таким образом, многие исследователи использовали различные подходы ИИ для повышения эффективности автономной навигации БПЛА. В данной статье всесторонне обзорно рассматриваются и классифицируются несколько подходов ИИ к автономной навигации БПЛА, описанных в работах разных авторов. Различные подходы ИИ включают математически обоснованные методы оптимизации и модельно-ориентированные методы обучения. Рассматриваются основы, принципы работы и основные характеристики методов на основе оптимизации и методов на основе обучения. Кроме того, освещаются характеристики, типы, модели навигации и применения БПЛА, чтобы сделать внедрение ИИ более понятным. Наконец, обсуждаются открытые направления исследований, чтобы предоставить исследователям ясные и прямые идеи для дальнейшей работы.