СИСТЕМА ПОИСКА АНОМАЛИЙ В ПОЛЯХ МОНИТОРИНГА ПРИБРЕЖНЫХ ВОД НА БАЗЕ БЕСПИЛОТНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ Греков А.Н.1,2, Никишин В.В.1,2, Шишкин Ю.Е.1,2* 1 – Институт природно-технических систем, г. Севастополь 2 – Севастопольский государственный университет, г. Севастополь * – Ответственный автор oceanmhi@ya.ru 1 Введение 2 Система мониторинга и поиска аномалий Обеспечение высокого уровня качества жизни людей прибрежных городов экологического осуществляется, в том числе, за счет оперативного мониторинга акваторий прибрежных и шельфовых зон. Перспективным способом решения этой задачи является использование беспилотных аппаратов малых и (I) сверхмалых габаритов, оснащенных специализированными датчиками физико-химических параметров. Существующие прототипы промышленных решений автоматизированных систем управления, представлены в виде модулей автопилотов на базе МЭМС-сенсоров и микроконтроллеров, в частности Ardupilot, Pixhawk, iNav, BetaFlight. Ключевым недостатком подобных систем является их крайне высокая сложность, что обусловлено их универсальностью, другими словами отсутствием проблемноориентированности. В работе кратко представлен опыт разработки прикладной системы поддержки принятия решений о наличии аномалий в полях мониторинга прибрежных вод. (II) На изображениях ниже представлены 4 шага, формально описывающие процесс функционирования комплекса автопилота и системы поиска аномалий. Показаны основные этапы работы автоматизированной системы экологического мониторинга полей параметров акваторий прибрежных и шельфовых зон на базе надводного беспилотного аппарата. Высокая сложность автопилотов предъявляет повышенные требования к квалификации операторов, пользующихся такими системами. Внесение изменений и адаптация автопилота к решению задачи экологического мониторинга требует наличие высокой квалификации программиста для модификации исходного кода автопилота, поэтому в данном случае выгоднее и проще разработать собственную версию автопилота, которая ориентирована на решение задачи поиска аномалий в полях на факторном пространстве данных мониторинга прибрежных вод, и позволяет оперативно вносить изменения в собственную логику работы, синхронизировать данные от датчиков с автопилотом аппарата и передавать их посредством системы беспроводной телеметрии на наземную станцию управления. 3 Результаты испытаний Разработанный прототип беспилотного аппарата испытан в следующих режимах: 1) Ручное управление. 2) Удержание заданного магнитного курса. 3) Следование по точкам маршрута. 4) Патрулирование. Установленные на борту каналы измерения температуры, pH, электропроводности и эхолот позволяют роботу систематически актуализировать карты соответствующих физико-химических параметров и глубин акватории с целью выявления аномальных областей. Шаг 3. Построение оптимального маршрута с учетом прогнозируемой изменчивости полей и разрешающей способности измерительных каналов 4 Выводы Испытания проведены в районе бухты Голландия в г.Севастополь. В аппарат заранее записывались координаты маршрутных точек. Во время движения отклонение по курсу не превышало ±5o. Дальность автономного хода аппарата в среднем составила 2 км, при этом боковое уклонение от траектории не превышало ±3 м. Коллективом осуществлена установка на аппарат сенсоров, измеряющих pH и электропроводность. Данные от сенсоров заведены в автопилот, что позволяет упростить систему управления, т.к. не потребуется дополнительных устройств передачи результатов измерений на береговую станцию. Такая возможность позволяет в реальном времени реагировать на возмущения в градиентах полей факторного пространства данных мониторинга физико-химических параметров среды. В случае когда система поддержки принятия решения сигнализирует в высокой вероятности возникновения аномалии градиента скалярного поля исследователь может направить аппарат в интересующую в эту область для детального изучения. 6 Шаг 4. Построение карт градиентов скалярных полей наблюдений и поиск в них локальных максимумов, в которых высокая вероятность аномалий Шаг 1. Выделение областей, разрешенных к патрулированию по данным спутниковых снимков Шаг 2. Загрузка и анализ исторических данных по изменчивости скалярных полей измеряемых величин В качестве основы автопилота используется 8-битный микроконтроллер Atmel atmega2560. Производительность контроллера достаточна для решения поставленной задачи, а энергоэффективность обеспечивается за счет невысокой тактовой частоты микроконтроллера. Разработанный автопилот прошел испытания и подтвердил свою надежность. Автопилот обрабатывает информацию с МЭМС-сенсоров пространственной ориентации (гиротахометр и акселерометр) и по исходным данным рассчитывает кватернион с последующим пересчётом в углы крена и дифферента. Данные сенсоров используются для коррекции показаний магнитометра при вычислении курсового угла. Навигационная информация доступна через спутниковые системы GPS/GLONASS. 5 Список литературы Атлас океанографических характеристик Севастопольской бухты / С.К. Коновалов, А.С. Романов, О.Г. Моисеенко [и др.] // Севастополь: «ЭКОСИГИДРОФИЗИКА», 2010, 320 с. Шишкин Ю.Е., Скатков А.В. Информационные технологии обнаружения аномалий в мониторинговых наблюдениях: монография. Симферополь : ИТ «АРИАЛ», 2019. 368 с. ISBN 978-5-907198-32-6. DOI: 10.33075/978-5-907032-64-4 Благодарности Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и города Севастополь в рамках научного проекта № 18-48-920018∖18.
