ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА И ТЕХНОЛОГИИ

Построение карты проходимости местности по изображениям с БПЛА для планирования маршрута шнекового робота

Авторы

  • Илья Витальевич Комаров Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1
  • Александр Кириллович Манько Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1
  • Елизавета Дмитриевна Зиненко Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1

Как цитировать

ГОСТ Комаров И. В., Манько А. К., Зиненко Е. Д. Построение карты проходимости местности по изображениям с БПЛА для планирования маршрута шнекового робота // Вопросы природопользования. 2026. Т. 5. № 3. С. 19-30. DOI: 10.25726/j7257-5461-8361-s
APA Комаров, И. В., Манько, А. К. & Зиненко, Е. Д. (2026). Построение карты проходимости местности по изображениям с БПЛА для планирования маршрута шнекового робота. Вопросы природопользования, 5(3), 19-30. https://doi.org/10.25726/j7257-5461-8361-s

Аннотация

Шнековый движитель обеспечивает высокую опорную проходимость на водонасыщенных, заболоченных и заснеженных грунтах, но утрачивает подвижность на сухих плотных и каменистых поверхностях, из-за чего стандартные карты проходимости, откалиброванные под колёсные и гусеничные платформы, для него непригодны: участки, штрафуемые в обычной модели как труднопроходимые, для шнекохода предпочтительны. Несогласованность типовой стоимостной разметки местности с инверсной мобильностью шнекового движителя порождает маршруты, формально короткие, но физически нереализуемые. Цель работы – построение карты проходимости по материалам аэрофотосъёмки с беспилотного летательного аппарата, стоимостная разметка которой настроена на мобильный профиль шнекохода, и планирование маршрута по такой карте. Построена авторская расчётная модель: ортофотоплан и цифровая модель рельефа, восстановленные фотограмметрически, преобразуются в растр стоимости перемещения через классификацию типов поверхности и оценку локальных уклонов, после чего трасса отыскивается взвешенным алгоритмом поиска на полученном растре. Модельный расчёт на сцене площадью 1,24 км² показал, что маршрут, проложенный по инверсной карте проходимости, длиннее геометрически кратчайшего примерно на 18,6%, тогда как интегральная стоимость перемещения по нему ниже на 41,3%, а доля трассы по благоприятным для шнека мягким грунтам возрастает с 31,7 до 78,4%. Наибольшую чувствительность результат обнаруживает к весу уклона в стоимостной функции и к разрешению цифровой модели рельефа; при огрублении сетки рельефа с 0,25 до 1,0 м доля мягких грунтов на трассе снижается немонотонно. Полученные соотношения показывают, что пригодность маршрута для шнекохода задаётся согласованностью стоимостной разметки с инверсным характером опорной проходимости движителя, тогда как геометрическая длина пути отступает на второй план.

Ключевые слова

карта проходимости шнековый движитель беспилотный летательный аппарат цифровая модель рельефа классификация поверхности стоимостный растр планирование маршрута фотограмметрия опорная проходимость

Библиографические ссылки

Алзубайри Ш.М., Петунин А.А., Алван Х.Л. Динамическая обработка 2D-карт, используемых алгоритмами поиска для планирования траектории // International Journal of Open Information Technologies. 2025. Т. 13. № 5. С. 118-127.

Бесхмельнов М.И., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Гибридный метод планирования конфигурации маршрута на карте местности в условиях частичной неопределенности // Известия ЮФУ. Технические науки. 2025. № 2 (244). С. 68-82.

Добрецов Р.Ю., Соколова В.А., Затенко С.И., Иванов А.А., Ореховская А.А., Мельников М.А. Многослойные карты проходимости для обеспечения автоматизации управления движением наземных мобильных платформ // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 6. С. 101-110.

Егунов В.А., Королева И.Ю., Типаев Д.В. Алгоритмы движения мобильного робота с построением карты местности в реальном времени // Инженерный вестник Дона. 2022. № 4 (88). С. 126-132.

Кабиров И.А., Кильметов Р.А., Фетисов В.С., Неретина В.В. Алгоритм разведочного поиска траектории движения беспилотного летательного аппарата в неизвестной сильнопересеченной местности // Авиакосмическое приборостроение. 2021. № 4. С. 3-13.

Костюков В.А., Медведев М.Ю., Пшихопов В.Х. Алгоритмы планирования сглаженных индивидуальных траекторий движения наземных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23. № 11. С. 585-595.

Лашков А.А., Зернов М.М. Способ и алгоритмы поиска маршрутов протяженных объектов на цифровой карте местности // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 2022. Т. 7. № 2 (24). С. 22-31.

Остапович О.С., Вишневский М.Р. Алгоритм планирования пути для БПЛА по геометкам // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 4 (72). С. 606-614.

Плешков В.Н., Михайлова Е.В. Разработка автоматизированного алгоритма построения маршрута полета с учетом карты рельефа местности и запрещенной области полета // Математические методы в технологиях и технике. 2025. № 2. С. 111-118.

Попова А.А. Глобальное планирование маршрута мобильного робота на основе графовых методов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 2. С. 57-67.

Румянцев Б.В., Кочкаров А.А. Построение траектории движения беспилотных летательных аппаратов при патрулировании пересеченной местности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2022. Т. 20. № 5. С. 55-66.

Федосов В.П., Ибадов Р.Р., Ибадов С.Р. Определение направления движения и индексации беспилотных летательных аппаратов на изображении карты подстилающей поверхности // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 12. С. 53-69.

Шепель И.О. Алгоритм комплексирования нескольких источников данных в общую карту занятости // Известия ЮФУ. Технические науки. 2021. № 3 (220). С. 64-71.

Шепель И.О. Метод генерации карты занятости мобильного робота по данным мультиспектральной системы технического зрения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2024. № 2 (238). С. 236-246.

Ярощук П.О. Разработка комбинированной архитектуры построения карты на основе SLAM-алгоритмов и глубокого обучения // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2025. № 6-2. С. 254-258.

Выпуск

Раздел

ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА И ТЕХНОЛОГИИ
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 1 2 3 4 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)