ANALYSIS OF THE MAIN FUNCTIONAL CAPABILITIES OF UNMANNED AERIAL VEHICLES
Authors: Малиновкин В.А. , Валуйских Н.В. , Барабанов В.Ф. , Аралов М.Н. , Барабанов А.В. 
Published: December 2023

область применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) всё больше расширяется. Они способны выполнять такие задачи, как доставка грузов, поиск пропавших, мониторинг и определение незаконных действий, проведение измерений уровня радиаций, температуры, взятие проб материалов для их анализа. Следует отдельно упомянуть, что БПЛА вносят свой вклад в спасательные операции, тушение пожаров, орошение полей и в военные действия. Рассмотрены основные функциональные возможности беспилотных летательных аппаратов, такие как высокое качество аэрофотосъемки, точное определение геопозиции, удаленное управление устройством. Определены следующие недостатки БПЛА: отсутствие функционала или наличие функционала с низкой точностью по проведению маршрута и его корректировки в зависимости от внешних факторов, потеря удалённого управления при утрате связи с дроном или поломкой камеры. Был произведён обзор интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе машинного обучения, глубоких сетей, Байесовских сетей и теории игр. Представлена сравнительная характеристика по ключевым параметрам: базовая принадлежность, необходимость обучения, время на обучение, точность, производительность, главные задачи при использовании и структура, объяснение выбора Байесовских сетей для решения поставленной задачи. Также в статье были предложены решения по устранению ранее упомянутых недостатков. Система принятия решений на базе Байесовской сети способна обрабатывать несколько источников данных, таких как информация о проложенном пути, информация от второстепенных источников с координатами труднодоступной местности и информация с распознанных изображений; а также способна приннимать решение о дальнейшем передвижении. Такая реализация способна не только решить обозначенные проблемы, но и повысить показатель отказоустойчивости в системе управления БПЛА

the field of application for drones is expanding more and more. They are capable of performing such tasks as delivering supplies, searching for missing persons, monitoring and detecting illegal activities, measuring radiation levels and temperatures, and taking material samples for analysis. It should be mentioned separately that UAVs contribute to rescue operations, firefighting, field irrigation, and military operations. The main functionalities of unmanned aerial vehicles, such as high quality aerial photography, accurate geo-positioning, remote control of the device, are considered in the article. The following disadvantages of UAVs were identified: lack of functionality or availability of functionality with low accuracy on the route and its adjustment depending on external factors, loss of remote control in case of loss of communication with the drone or camera breakdown. The overview of intelligent decision support systems based on machine learning, deep learning networks, Bayesian networks and game theories was conducted. The comparative characteristic of key parameters is presented: basic affiliation, the need for training, training time, accuracy, performance, the main tasks when using and structure, explanation of the choice of Bayesian networks for solving the task. The article also proposed solutions to the previously mentioned disadvantages. The decision-making system based on the Bayesian network is able to process several data sources, such as: information about the route, information from secondary sources with the coordinates of the difficult terrain and information from the recognized images; and to decide on the further movement. Such an implementation can not only solve the above problems, but also increase the fault tolerance index in the UAV control system