Electronic Repository

Аналіз методів автономної навігації БПЛА в умовах відсутності GPS-сигналу

Show simple item record

dc.contributor.author Кравчук, А.Р.
dc.contributor.author Ткачук, А.Г.
dc.contributor.author Добржанський, О.О.
dc.contributor.author Богоявленська, Ю.В.
dc.contributor.author Ткачук, Д.Ю.
dc.contributor.author Kravchuk, A.R.
dc.contributor.author Tkachuk, A.H.
dc.contributor.author Dobrzhanskyi, O.O.
dc.contributor.author Bogoyavlenska, Yu.V.
dc.contributor.author Tkachuk, D.Yu.
dc.date.accessioned 2025-12-22T08:28:34Z
dc.date.available 2025-12-22T08:28:34Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.uri https://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8957
dc.description.abstract У статті представлено систематизований огляд та порівняльний аналіз сучасних методів автономної навігації безпілотних літальних апаратів (БПЛА) в умовах відсутності GPS-сигналу. Розглянуто основні методи автономної навігації: візуальні (оптичний потік, візуальна одометрія, візуальний SLAM), інерційні (на основі IMU), лідарні (LiDAR SLAM), радарні, радіочастотні (UWB, Wi-Fi, BLE), а також гібридні мультисенсорні системи. Особливу увагу приділено характеристикам навігаційних систем: точності позиціонування, затримці обробки, вимогам до обчислювальних ресурсів, надійності в різних умовах та рівню енергоспоживання. Розглянуто різні варіанти застосування для кожного методу, також визначено можливості використання з урахуванням технічних обмежень БПЛА. Наведено результати порівняльного аналізу, що дозволяє систематизувати переваги і недоліки окремих рішень залежно від типу середовища, обчислювального бюджету та цільової задачі. Окремо проаналізовано сучасні тенденції, а саме зростання ролі адаптивних систем із сенсорним злиттям та залучення методів машинного навчання. Визначено основні виклики, що сповільнюють широке впровадження аналізованих систем у практичне застосування, а саме відсутність уніфікованих методик тестування, енергоспоживання складних систем, нестача реалістичних датасетів, проблема інтеграції алгоритмів у різні системи керування. Визначено перспективні напрями подальших досліджень, які включають розробку енергоефективних навігаційних рішень, інтеграцію глибокого навчання, створення спеціалізованого апаратного забезпечення. Отримані результати мають практичне значення для інженерів, розробників та дослідників, які працюють над підвищенням автономності БПЛА в умовах відсутності GPS. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.publisher Державний університет "Житомирська політехніка" uk_UA
dc.relation.ispartofseries Технічна інженерія;1(95)
dc.subject безпілотні літальні апарати uk_UA
dc.subject автономна навігація uk_UA
dc.subject автоматизовані системи керування uk_UA
dc.subject unmanned aerial vehicles uk_UA
dc.subject autonomous navigation uk_UA
dc.subject automated control systems uk_UA
dc.title Аналіз методів автономної навігації БПЛА в умовах відсутності GPS-сигналу uk_UA
dc.title.alternative Analysis of autonomous UAV navigation methods in GPS-denied environments uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.description.abstracten The article presents a systematic review and comparative analysis of modern methods of autonomous navigation of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the absence of a GPS signal. The main methods of autonomous navigation are considered: visual (optical flow, visual odometry, visual SLAM), inertial (IMU-based), lidar (LiDAR SLAM), radar, radio frequency (UWB, Wi-Fi, BLE), as well as hybrid multi-sensor systems. Particular attention is paid to the characteristics of navigation systems: positioning accuracy, processing latency, requirements for computing resources, reliability in different conditions and energy consumption level. Various application options for each method are considered, and the possibilities of use are also determined taking into account the technical limitations of the UAV. The results of a comparative analysis are presented, which allows systematizing the advantages and disadvantages of individual solutions depending on the type of environment, computing budget and target problem. Separately, modern trends are analyzed, namely the growing role of adaptive systems with sensor fusion and the involvement of machine learning methods. The main challenges that slow down the widespread implementation of the analyzed systems in practical applications are identified, namely the lack of unified testing methods, energy consumption of complex systems, lack of realistic datasets, the problem of integrating algorithms into various control systems. Promising directions for further research are identified, which include the development of energy-efficient navigation solutions, the integration of deep learning, and the creation of specialized hardware. The results obtained are of practical importance for engineers, developers, and researchers working to increase the autonomy of UAVs in the absence of GPS. uk_UA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account