Алгоритмы искусственного интеллекта для тяжелых беспилотных воздушных судов

Современная жизнь уже немыслима без UAV`s. Основным препятствием более широкого применения является энергетический фактор — запас энергии в аккумуляторах и ее эффективное расходование. Большие средства тратятся на поиск новых источников энергии, разработке новых месторождений лития и улучшение конструкций аккумуляторов. Но значительно меньше внимания уделяется электронным распределительным устройствам этой энергии (ESC регуляторы, коммутаторы, алгоритмы управления и работы). Эту ситуацию можно сравнить с переходом автомобильной промышленности от карбюраторов к электронным системам впрыска топлива, что позволило значительно повысить топливную эффективность. С появлением в нашей жизни Искусственного Интеллекта (ИИ) стало возможным значительно повысить эффективность данных устройств и обеспечить значительный прирост автономной работы UAV`s. В данной статье приведены некоторые примеры алгоритмов для управления тяжелого транспортного мультикоптера, позволяющие значительно увеличить время его полета без использования дополнительных аккумуляторов и повышения полетного веса. Хотя рассмотрены алгоритмы управления тяжелым транспортным мультикоптером, многие описанные алгоритмы могут быть успешно использованы и в других типах UAV`s для экономии энергии аккумуляторов и повышения времени автономной работы. Особо следует отметить, что даже использование электронных коммутаторов со стандартными ESC-регуляторами позволяет увеличить время автономной работы UAV`s до 30%.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Cifra LLC Journals
Published
2026-10-16
DOI
https://doi.org/10.60797/irj.2026.172.56
Primary Topic
Aerospace and Aviation Technology
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Алгоритмы искусственного интеллекта для тяжелых беспилотных воздушных судов

Alexander S. Ermilov
Cifra LLC Journals
Aerospace and Aviation Technology
article

Алгоритмы искусственного интеллекта для тяжелых беспилотных воздушных судов

Alexander S. Ermilov
article en

Abstract

Современная жизнь уже немыслима без UAV`s. Основным препятствием более широкого применения является энергетический фактор — запас энергии в аккумуляторах и ее эффективное расходование. Большие средства тратятся на поиск новых источников энергии, разработке новых месторождений лития и улучшение конструкций аккумуляторов. Но значительно меньше внимания уделяется электронным распределительным устройствам этой энергии (ESC регуляторы, коммутаторы, алгоритмы управления и работы). Эту ситуацию можно сравнить с переходом автомобильной промышленности от карбюраторов к электронным системам впрыска топлива, что позволило значительно повысить топливную эффективность. С появлением в нашей жизни Искусственного Интеллекта (ИИ) стало возможным значительно повысить эффективность данных устройств и обеспечить значительный прирост автономной работы UAV`s. В данной статье приведены некоторые примеры алгоритмов для управления тяжелого транспортного мультикоптера, позволяющие значительно увеличить время его полета без использования дополнительных аккумуляторов и повышения полетного веса. Хотя рассмотрены алгоритмы управления тяжелым транспортным мультикоптером, многие описанные алгоритмы могут быть успешно использованы и в других типах UAV`s для экономии энергии аккумуляторов и повышения времени автономной работы. Особо следует отметить, что даже использование электронных коммутаторов со стандартными ESC-регуляторами позволяет увеличить время автономной работы UAV`s до 30%.

Cifra LLC Journals
Peoples' Friendship University of Russia (RU)
Industry, innovation and infrastructure
Openalex Percentile: Top 18%
Aerospace and Aviation Technology
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.