SA520411807B1 - تحديد موقع مركبة واحدة على الأقل بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة - Google Patents
تحديد موقع مركبة واحدة على الأقل بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة Download PDFInfo
- Publication number
- SA520411807B1 SA520411807B1 SA520411807A SA520411807A SA520411807B1 SA 520411807 B1 SA520411807 B1 SA 520411807B1 SA 520411807 A SA520411807 A SA 520411807A SA 520411807 A SA520411807 A SA 520411807A SA 520411807 B1 SA520411807 B1 SA 520411807B1
- Authority
- SA
- Saudi Arabia
- Prior art keywords
- vehicle
- location
- time
- moving target
- estimated
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 25
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 21
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 101100315624 Caenorhabditis elegans tyr-1 gene Proteins 0.000 claims 1
- 241000511343 Chondrostoma nasus Species 0.000 claims 1
- 241000251556 Chordata Species 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 1
- 240000003801 Sigesbeckia orientalis Species 0.000 claims 1
- 235000003407 Sigesbeckia orientalis Nutrition 0.000 claims 1
- 230000036528 appetite Effects 0.000 claims 1
- 235000019789 appetite Nutrition 0.000 claims 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims 1
- 235000002020 sage Nutrition 0.000 claims 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims 1
- 101150107869 Sarg gene Proteins 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000005204 segregation Methods 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002121 ultrasonic speckle velocimetry Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
- B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING
- B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
- B63B79/40—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation for controlling the operation of vessels, e.g. monitoring their speed, routing or maintenance schedules
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
- B60W60/00272—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants relying on extrapolation of current movement
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/60—Intended control result
- G05D1/69—Coordinated control of the position or course of two or more vehicles
- G05D1/697—Coordinated control of the position or course of two or more vehicles for rendezvous of two or more vehicles, e.g. for in-flight refuelling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2754/00—Output or target parameters relating to objects
- B60W2754/10—Spatial relation or speed relative to objects
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/0206—Control of position or course in two dimensions specially adapted to water vehicles
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Ocean & Marine Engineering (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
يتعلق الاختراع الحالي بطريقة ونظام لتحديد موقع مركبة بالنسبة لكل هدف متحرك من مجموعة مرتبة من الأهداف المتحركة. كل من الأهداف المتحركة يتحرك من موقع ابتدائي بسرعة ثابتة. يمكن للنماذج حساب (602) وقت مقدر لتحديد موقع المركبة ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لأحد الأهداف المتحركة؛ حساب (604) موقع مقدر للهدف المتحرك عند الوقت المقدر، على أساس موقع حالي للهدف المتحرك والسرعة الثابتة للهدف المتحرك، وحساب (606) سرعة مطلوبة للمركبة لكي تتحرك من موقعها الحالي حتى تصل إلى الموقع المقدر في الوقت المقدر. وإذا كانت السرعة المطلوبة أقل من أو تساوي السرعة القصوى للمركبة، إخراج (312) الوقت المقدر والموقع المقدر للاستخدام في تحديد موقع المركبة. شكل 6.
Description
تحديد موقع مركبة واحدة على الأقل بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة Positioning at Least One Vehicle in Relation to A Set of Moving Targets الوصف الكامل خلفية الاختراع يتعلق الاختراع الحالي بتحديد موقع مركبة واحدة على الأقل بالنسبة لمجموعة من الأهداف قد يكون من المرغوب فيه تحديد موقع المركبات بطريقة مستقلة جزئياً على الأقل. على سبيل المثال؛ قد تتضمن مهمة تحديد موقع مركبة أو أكثر WH بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة.
ويمكن أن يتسبب عدم اليقين بشأن موقع هدف متحرك في حدوث مشكلات عند محاولة حساب المسافة إلى الأهداف المتحركة التي تكون هي موضوع مهام لاحقة. وهذا يجعل من الصعب جدولة تسلسل المهام»؛ حيث يتم تحديد موقع مركبة بالتسلسل بالنسبة لعدة أهداف متحركة في مجموعة. ونتيجة لذلك؛ تقلص أنظمة التخطيط التقليدية أفق التخطيط الخاص بها ana) أفق
0 التخطيط هو Bale عدد المهام المسندة لمركبة معينة في خطة) إلى مهمة واحدة عند التعامل مع المهام / الأهداف المتحركة. أفق التخطيط القصير والجداول الوقتية غير المؤكدة لها عدد من الجوانب السلبية. على سبيل المثال؛ يتم تقليل أمثلية الخطة؛ حيث لا يستطيع المخطط تحديد المهام لمركبة ذات مهام مستقبلية في ذهنه. وبعبارة أخرى ؛» يتم الانتهاء من عمل أقل فى فترة زمنية معينة. علاوة على ذلك» من الصعب مراعاة
قيود J لإتفاق على الوقود . في ar الحالات؛ يمكن Wal أن تتعرض السلامة للخطر ¢ Cua سيتعين على المركبات تلقي المزيد من تحديثات الخطة قبل استرجاعها. وبالتالي» يجب أن تكون روابط الاتصال متاحة في أي وقت؛ وهذا أمر ليس عمليًا دائمًا. الوصف العام للاإختراع تهدف نماذج الاختراع الحالي إلى معالجة بعض المشاكل الفنية المذكورة أعلاه على الأقل.
يمكن أن تقوم النماذج WF بحساب مواقع مركبة واحدة «SST بالإضافة إلى إنشاء جدول تنفيذي aad تتضمن أي مهمة عادة تحديد موقع مركبة ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً ٠ للمهمة te
dane على سبيل المثال من أجل مراقبته أو إجراء عملية أخرى فيما يتعلق به. على سبيل
المثال فى النماذج التى تتعلق بمهام جمع المعلومات ا لاستخبارية؛ asain عدد من المركبات لمراقبة عدد من الأهداف المتحركة. ويمكن أن يكون عدد الأهداف أكبر من عدد المركبات؛
وبالتالى سيتم مراقبة كل هدف وإعادة مراقبته Aaa
يرتبط جدول تنفيذ المهمة ومواقع المهام sale لأن الأهداف تتحرك Gang توفير وقت كافٍ في
جدول التنفيذ لتمكين المركبة المنفذة من الانتقال من مهمة إلى أخرى. وفي بعض النماذج تمت
صياغة مشكلة الجدولة والتموضع كمشكلة / حل لبرمجة خطية ذات أعد al صحيحة مختلطة.
0 وفقاً لإحدى سمات الاختراع الحالي تم تقديم طريقة (يتم تنفيذها بواسطة كمبيوتر) لتحديد موقع مركبة بالنسبة لكل هدف متحرك من مجموعة مرتبة من الأهداف dS andl حيث أن كل من الأهداف المتحركة يتحرك من موقع ابتدائي مخصص بسرعة ثابتة خاصة؛ ون تتضصمن الطريقة:
1) حساب وقت مقدر لتحديد موقع المركبة ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لأحد الأهداف
5 المتحركة؛
2) حساب موقع مقدر للهدف المتحرك عند الوقت المقدر؛ على أساس موقع a للهدف المتحرك والسرعة الثابتة للهدف المتحرك؛ الوقت المقدرء و
0 4) وإذا كانت السرعة المطلوية أقل من أو تساوي السرعة القصوى للمركبة؛ إخراج الوقت المقدر والموقع المقدر للاستخدام في تحديد موقع المركبة. ويمكن أن تتضمن الطريقةٌ أيضاً تعديل الوقت المقدر إذا كانت السرعة المطلوية ليست أقل من أو تساوي السرعة القصوى للمركبة؛ وتكرار الخطوات 2( إلى 4( .
ويمكن أن تتضمن الطريقةٌ أيضاً تكرار الخطوات 1( إلى 4( لكل هدف متحرك لاحق في
المجموعة؛ حيث يتم اعتبار أن الموقع الحالي للمركبة يناظر الموقع المقدر لهدف متحرك سابق
فى المجموعة.
ويمكن أن تتضمن الطريقة أيضاً تكرار الخطوات 1) إلى 4) لعدة مركبات؛ حيث تكون كل من
مجموعة المركبات مرتبطة بالمجموعة المرتبة الخاصة بها من الأهداف المتحركة.
Sarg إجراء الخطوات 1) إلى 3) عن طريق حل مشكلة تحسين. (Sarg أن تتضمن مشكلة
التحسين تحديد/البحث عن:
وقت أول وموقع أول ووقت ثاني وموقع ثاني والتي تلبي الشروط المتملة في أن :
الموقع الأول يكون ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً من موقع للهدف المتحرك الأول عند الوقت 0 الأول؛
الموقع الثاني يكون ضمن مسافة الاقتراب المحددة سلفاً من موقع لهدف متحرك ثاني عند الوقت
Sal ¢ و
لا تكون المسافة بين الموقع الأول والموقع الثاني أكبر من المسافة التي يمكن أن تتحركها المركبة
ce أو أقل من ؛ السرعة القصوى للمركبة خلال فترة زمنية تساوي أو أقل من الفرق بين الوقت 5 الثاني والوقت الأول» و/أو
لا يكون الفرق بين الوقت الثاني والوقت الأول أكبر من الوقت الذي تستغرقه المركبة للتحرك من
الموقع الأول إلى الموقع الثاني عند؛ أو أقل من؛ السرعة القصوى للمركبة.
: تمثيل مشكلة التحسين بواسطة صيغة (Sag
. . . NV minimise . . , ارك ريا et f=) ena) = امم + 0.001 i=1 حيث أن: 20
تمثل الوقت المقدر؛ تمثل موقع ل هدف متحرك مذكور؛ حيث pi) = [XY] تشير إلى أن الهدف الذي ترتيبه أ يتواجد عند الموقع [لا ,*] عند الوقت efi = Xx ١ tten تمثل وقت إتمام المهمة لكل من مجموعة المركبات ¢ d tstar تمثل وقت بدء لكل من مجموعة المركبات؛ t تمثل مصفوفة مسافة بين calgall حيث تشير dp(i) = [dX, dy] إلى متجه مسافة dy] ,»ء]بين الأهداف المتحركة al ترتيبها أ وز فى أوقات التنفيذ الخاصة بهم و Dt ا تمثل الفرق فى الوقت بين اعتراض الأهداف المتحركة بواسطة مركبة مذكورة؛ حيث تشير* = (( ,)01 إلى أن أوقات التنفيذ لهدف متحرك أ وهدف متحرك تختلف بمقدار X يمكن التعبير عن قيد على حلول صالحة/مقبولة لمشكلة التحسين بواسطة: me[1--M],i€[ln] Vj€[l-n]Vael[l-n] x(aij) =landi #j (2mm 2mm . dp(i,j, 1) sin (50) + dp(i,j, 2) - cos (50) > dt(i,)) * Vmax Cus 5 أن: M تمثل عددًا من حواف المضلع المستخدمة في دائرة مقربة بواسطة مضلعات؛ مع تنفيذ قيد لحجم (مقدار) متجه من خلال إجبار المتجه على الثبات داخل منطقة الدائرة؛ و * تمثل السرعة القصوى.
ويمكن حل مشكلة التحسين باستخدام معالج ينفذ أدة حل لمشكلة التحسين عن طريق البرمجة الخطية. ووفقاً لسمة أخرى تم تقديم طريقة (يتم تنفيذها بواسطة كمبيوتر) لتحديد موقع مركبة بالنسبة لكل هدف متحرك من مجموعة مرتبة من الأهداف المتحركة؛ تتضمن الطريقة حل مشكلة تحسين بشكل أساسي حسبما تم وصفه هنا.
(Sag أن تتضمن مشكلة التحسين تحديد/البحث عن: وقت أول وموقع أول ووقت ثاني وموقع ثاني والتي تلبي الشروط المتملة في أن : الموقع الأول يكون ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً من موقع للهدف المتحرك الأول عند الوقت لأول ¢
0 الموقع الثاني يكون ضمن مسافة الاقتراب المحددة سلفاً من موقع لهدف متحرك ثاني عند الوقت التانى ¢ لا تكون مسافة بين الموقع الأول والموقع الثاني أكبر من مسافة يمكن أن تتحركها المركبة عند؛ أو أقل من؛ السرعة القصوى للمركبة خلال فترة زمنية تساوي أو أقل من فرق بين الوقت الثاني والوقت الأول و/أو
5 لا يكون فرق بين الوقت الثاني والوقت الأول أكبر من وقت تستغرقه المركبة للتحرك من الموقع الأول إلى الموقع الثاني عند؛ أو أقل من؛ السرعة القصوى للمركبة. ووفقاً لسمة أخرى تم تقديم منتّج برنامج كمبيوتر يتضمن تعليمات من شأنهاء عند تنفيذ البرنامج بواسطة كمبيوتر؛ تجعل الكمبيوتر يقوم بتنفيذ طرق بشكل أساسي حسبما تم وصفه هنا. (Kay أن توفر سمات أخرى للاختراع مركبة؛ أو نظام تحكم في مركبة؛ مصمم لاستقبال وتنفيذ
0 إشارات تمثل خرج المواقع باتباع طرق بشكل أساسي حسبما تم وصفه هنا. وفقاً لسمة أخرى للاختراع الحالي تم تقديم نظام مهياً لتحديد موقع مركبة بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة؛ يشتمل النظام على معالج واحد على الأقل مصمم من أجل:
1( حساب وقت مقدر لتحديد موقع المركبة ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لأحد الأهداف المتحركة؛ 2) حساب موقع مقدر للهدف المتحرك عند الوقت المقدر؛ على أساس موقع a للهدف المتحرك والسرعة الثابتة للهدف المتحرك؛ 3) حساب سرعة مطلوية للمركبة لكي تتحرك من موقعها الحالي حتى تصل إلى الموقع المقدر في
الوقت المقدرء و 4) وإذا كانت السرعة المطلوية أقل من أو تساوي السرعة القصوى للمركبة؛ إخراج الوقت المقدر والموقع المقدر للاستخدام في تحديد موقع المركبة. ويمكن أن يشتمل النظام load على واجهة اتصالات مصممة لنقل إشارات تمثل الوقت المقدر
0 والموقع المقدر إلى مركبة واحدة على الأقل. ووفقاً لسمة إضافية تم تقديم مركبة (على سبيل المثال مركبة مستقلة جزئياً على الأقل؛ أو مركبة مأهولة) تشتمل على مكوّن؛ مثل جهاز حوسبة أو نظام تحكم؛ مصمم لتنفيذ طريقة بشكل أساسي حسيما تم وصفه هنا . ويمكن أن تكون المركبة مستقلة جزئياً على الأقل. ويمكن أن تتكون المركبة من سفينة محمولة على
5 الماء؛ على سبيل المثال. شرح مختصر للرسومات من أجل فهم أفضل للاختراع؛ ولإظهار كيف يمكن تنفيذ نماذجه؛ سيتم الآن الإشارة؛ على سبيل المثال؛ إلى الرسوم التخطيطية المصاحبة وفيها: شكل 1 يوضح تخطيطياً مجموعة من المركبات ومجموعة من الأهداف المتحركة؛
شكل 2 عبارة عن مخطط إطاري لجهاز حوسبة مصمم مع نظام تخطيط يمكنه تحديد مجموعة المركبات بموقع آلياً؛
شكل 3 عبارة عن مخطط انسيابي يوضح العمليات التي يتم تنفيذ ها بواسطة مكون جدولة خاص بنظام التخطيط وفقاً لنموذج تمثيلي؛ شكل 4 عبارة عن مخطط انسيابي يُفصل العمليات التي يتم تنفيذها بواسطة أحد نماذج المُجَدُول؛ شكل 5 عبارة عن مخطط إطاري يوضح مدخلات ومخرجات عملية لحساب الوقت/الموقع المقدر يتم تنفيذها بواسطة المُجَّدُول؛ شكل 6 عبارة عن مخطط انسيابي يُفصل عملية حساب الوقت/الموقع المقدر وفقاً للنموذج التمثيلي؛ و شكل 7 يعرض دائرة مقرية بواسطة مضلعات توضح العمليات الحسابية التي يتم تنفيذها بواسطة نموذج AT . 0 الوصف التفصيلى: شكل 1 يوضح تخطيطياً مجموعة من المركبات 102 102ب. في المثال تشمل هذه المركبات المركبات السطحية غير المأهولة (USS) على الرغم من أنه يجب أن يُفهم أن عدد المركبات (واحدة أو أكثر) ونوعها قد يختلف . يشتمل كل من المركبات 102 102ب على نظام تحكم 1104( 104ب يشتمل على دائرة أو ما 5 شابه ذلك للتحكم بشكل مباشر في واحد أو أكثر من المكونات/الأنظمة الفرعية لتحديد موقع المركبة؛ بما في ذلك تلك التي يمكنها التحكم في اتجاه وسرعة المركبة؛ مما يسمح لها العمل كمركبة مستقلة جزئياً على الأقل. بمعنى؛ يمكن التحكم في تحديد موقع المركبة آلياً بشكل مباشر إشارات يتم توليدها بواسطة كمبيوتر؛ بدلاً من مشغّل بشري. ويمكن أن يتغير مدى التحكم الذاتي المستقل.على سبيل المثال» يمكن التحكم في اتجاه و/أو سرعة المركبة بواسطة إشارات يتم توليدها 0 بواسطة كمبيوتر» في حين أن الجوانب أو الأنظمة الفرعية الأخرى للمركبة يمكن أن تكون تحت السيطرة البشرية (المحلية أو البعيدة). وقد يكون من الممكن أيضًا تبديل المركبة بين طرق التحكم الذاتي المستقل كلياً و/ أو المستقل Wa و/ أو اليدوي.
(Sag أن يولد كل نظام من أنظمة التحكم 104 إشارات تحكم خاصة به؛ أو قد يستقبلها من مصدر بعيد Jo) سبيل المثال عبر شبكة اتصالات لاسلكية)؛ Jia نظام ل<تخطيط المهمة 105. وفي نماذج (gal قد يولد نظام تحكم على (ie إحدى المركبات إشارات تحكم يتم نقلها إلى أنظمة التحكم الأخرى» أو قد يتعاون نظامان أو أكثر من أنظمة التحكم من أجل توليد إشارات تحكم للمركبات.
وبوضح شكل 1 أيضاً مجموعة من الأهداف المتحركة 106أ 2106« 106ج. قد تكون الأهداف المتحركة تحت تحكم بشري (محلي أو بعيد)؛ و/ أو قد تكون مستقلة Wa على الأقل. قد تكون الأهداف المتحركة من أنواع مختلفة عن بعضها البعض» ومرة أخرى؛ يجب أن يُفهم أن العدد (واحد أو أكثر) ونوع الأهداف مجرد أمثلة. وفي نماذج تمثيلية؛ يفترض أن كل هدف يتحرك في
0 خط مستقيم بسرعة ثابتة من موقع أولي معروف لنظام تخطيط المهمة 105؛ على سبيل المثال؛ ومع ذلك؛ يمكن أن يختلف هذا في نماذج أخرى. ولا يجب أن تكون المواقع الأولية والسرعات الثابتة هي نفسها لجميع الأهداف المتحركة. وفي المثال المبين في شكل 1؛ تشتمل المركبات 102 والأهداف المتحركة 106 على سفن محمولة بالماء؛ die مركبات USV أو السفن أو القوارب أو الغواصات. ومع ذلك؛ سيكون من
5 المفهوم أنه في نماذج (gal قد تختلف أنواع المركبات؛ وقد تشمل أنواعًا مختلفة من المركبات البرية Jia) المركبات التي تتحرك على جميع التضاربس الأرضية؛ وما إلى ذلك) و/ أو المركبات المحمولة جواً (مثل الطائرات والمروحيات والطائرات بدون طيار» إلخ). شكل 2 عبارة عن مخطط إطاري لجهاز حوسبة 200. ويمكن تركيب هذا النوع من الأجهزة الحاسوبية على متن مركبة واحدة على الأقل من المركبات 102 (على سبيل المثال تشكل o> من
0 نظام التحكم 104) و/ أو يمكن أن تقع عن بعد من المركبات (على سبيل المثال في قاعدة برية) وتكون على اتصال بأنظمة التحكم في المركبات من أجل تحديد موقعها بشكل مستقل. وفي بعض النماذج؛ يمكن أن يكون جهاز الحوسبة 200 جزءًا من نظام التخطيط 105 الذي يمكنه التحكم في الأنظمة غير المأهولة خارج المركبة والسيطرة عليها. قد يكون هذا النظام على اتصال بأداة تخطيط مهمة تقوم بصياغة خطط المهمة للأنظمة البعيدة عن المركبة عن طريق تحليل أهداف
المهمة؛ كما ذكر أحد المشغلين؛ إلى مهام يتم تخصيصها للأصول المتاحة ومواعيد التنفيذ المحددة
لها. يمكن لخطوة التحليل ترميز التكتيكات والأوامر الدائمة.
يتضمن جهاز الحوسبة 200 Bale معالج 202 وذاكرة 204. ويمكن أن يتضمن جهاز الحوسبة
La واجهة اتصالات واحدة على الأقل 206 تسمح له بنقل البيانات من / إلى seal أخرى؛ مثل أجهزة الحوسبة / أنظمة التحكم 104 المثبتة على متن مركبة واحدة أو SST من المركبات
(الأخرى) 102. Bale ما توفر واجهة الاتصالات اتصالًا لاسلكيًا عبر شبكة اتصالات وقد تنقل
البيانات بطريقة مشفرة. قد يشتمل جهاز الحوسبة على مكونات تقليدية أخرى؛ مثل شاشة عرض
وواجهة مستخدم وتخزين خارجي وما إلى ذلك؛ والتي لا تحتاج هنا إلى وصفها بالتفصيل. وفي
بعض الحالات قد يتم توزيع مكونات و/ أو وظائف جهاز الحوسبة.
0 تم عرض الذاكرة 204 على أنها تتضمن / تتواصل بشكل تخطيطي مع مكونات البرامج التي تشكل على الأقل جزءًا من نظام تخطيط. في بعض النماذج؛ يكون نظام التخطيط عبارة عن أداة لتخطيط وتحسين مهمة تهدف إلى توسيع وظيفة نظام إدارة القتال (CMS) لتمكين النظام CMS من التحكم في الأنظمة غير المأهولة خارج النظام والسيطرة عليها. يمكن أن تصيغ نماذج نظام التخطيط خطط المهام للأنظمة البعيدة من خلال تحليل أهداف المهمة؛ كما ذكر بواسطة المشغل؛
5 إلى مهام يتم تخصيصها للأصول المتاحة ومواعيد التنفيذ المجدولة. وفي بعض النماذج؛ يمكن أن تتفاعل ثلاثة مكونات لنظام التخطيط من أجل تحديد تخصيصات المهمة وجدول تنفيذ المهمة: خوارزمية تخصيص مهمة 208؛ مجدول 210 ودالة تكلفة 212. خوارزمية تخصيص المهمة 208 يمكن أن توفير تخصيصاً (كاملاً أو (Lisa للمهام (على سبيل المثال التحرك ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لمجموعة من الأهداف المتحركة) إلى الكيانات
0 (على سبيل المثال المركبات المستقلة جزئياً على الأقل 102). ويمكن للمُجّدُول 210 حساب جدول تنفيذ المهمة (الأمثل في بعض الحالات) لتخصيص معين (كامل / جزئي). ويمكن لدالة التكلفة 212 أن تعزو قيمة تكلفة قياسية إلى التخصيص والجدول الوقتي المقترحين؛ ويمكن تنفيذ كل أو بعض هذه المكونات باستخدام مجموعة البرمجة الخطية GNU المتوفرة على الموقع chitps: //www.gnu.org/software/glpk/ على سبيل المثال. ويمكن لخوارزمية تخصيص
5 المهمة اقتراح تخصيص جديد ثم إنشاء أو تحديد التخصيص النهائي بناءً على قيم التكلفة التي تم
تلقيها. وسوف يكون من المفهوم أن خوارزمية تخصيص المهمة 208 ودالة التكلفة 212 تكون اختيارية» (Sarg أن تتضمن النماذج المُجَدُول 210؛ والذي يمكنه العمل بشكل مستقل عن المكونات الأخرى في بعض الحالات. شكل 3 عبارة عن مخطط انسيابي يوضح التي يمكن تنفيذها بواسطة نموذج تمثيلي؛ على سبيل المثال على سبيل المثال بواسطة كود مكون الجدولة 210 منفذ على جهاز الحوسبة 200. قد تقوم
النماذج التمثيلية بتنفيذ نموذج للجدولة في شكل مشكلة تحسين؛ وقد تستخدم أداة حل خارجية للتحسين؛ GLPK (ic (مجموعة البرمجة الخطية (GNU يمكن استخدام تقنيات التحسين المختلفة بواسطة النماذج؛ على سبيل المثال الأسلوب التجريبي أو أسلوب التطويع. ومع ذلك؛ يجب أن يُفهم أن النماذج لا تقتصر على مناهج التحسين / البرمجة الخطية. سيتم إعطاء مثال
0 على نموذج بديل أدناه مع الإشارة إلى الأشكال 5 - 6. وبالتالي؛ سيكون من المفهوم أن بعض خطوات الشكل 3 على الأقل اختيارية. سيكون محل تقدير Wad أن الخطوات الموضحة في المخططات الانسيابية هنا تمثيلية فقط وفي نماذج بديلة يمكن حذف بعضها و/ أو sale] ترتيبه و/ أو إجراؤه في وقت واحد بدلاً من التسلسل. علاوة على ذلك؛ قد يتم تنفيذ خطوات إضافية (غير موضحة). سوف يفهم الشخص الماهر أنه
5 يمكن تنفيذ الخطوات بواسطة الأجهزة و/ أو البرامج؛ باستخدام أي لغات / تقنيات برمجة مناسبة وهياكل البيانات المناسبة؛ حيثما كان ذلك مناسبًا. يمكن بدء الطريقة و/ أو إنهاؤها بواسطة مستخدم, Wf عند استيفاء شروط معينة؛ على سبيل المثال بناءً على إشارات التحكم الخارجية التي يتم استقبالها. في الخطوة 302 يمكن للنماذج كتابة ملف نموذج مشكلة. (Sag أن يحتوي هذا الملف على
0 بيانات Jie الموقع (المواقع) الأولي (و في بعض الحالات السرعة) لكل من مجموعة من واحدة أو أكثر من المركبات 102؛ السرعة القصوى لكل من المجموعة المكونة من واحدة أو ST من المركبات؛ الموقع (المواقع) الأولي لكل من مجموعة من واحد أو أكثر من الأهداف المتحركة 06 السرعة الابتدائية/الثابتة لكل من المجموعة المكونة من واحد أو أكثر من الأهداف المتحركة. (Sang إنشاء هذا الملف بواسطة مبرمج ويمكن أن يوفر تطبيقاً لمشكلة التحسين.
وسيكون من المفهوم أنه في نماذج بديلة يمكن تمثيل / معالجة هذه المعلومات باستخدام أي هيكل (هياكل) بيانات مناسب. وفي الخطوة 304 يمكن للنماذج كتابة ملف بيانات مشكلة. (Sag أن يحتوي هذا الملف على بيانات die مثل مجموعة / قائمة مرتبة (واحد أو أكثر) من الأهداف المتحركة 1106 - 106ج
ليتم استهدافها بواسطة واحدة أو أكثر من المركبات F102 102ب. (Sarg أن يحتوي هذا الملف على المعاملات الخاصة بالمشكلة (Sarg إنشاؤه GI بواسطة برنامج مناسب؛ أو يدويًا بواسطة مبرمج. ويمكن تحديد الترتيب بأي طريقة مناسبة؛ على سبيل المثال الموقع الأولي لهدف متحرك بالنسبة لموقع معين؛ يتم تعيينه من قبل المستخدم Bly على الأولوية؛ إلخ. وسيكون من المفهوم أنه في نماذج بديلة يمكن تمثيل / معالجة هذه المعلومات باستخدام أي هيكل (هياكل) بيانات مناسب.
0 وفي الخطوة 306 يمكن للنماذج استخدام الملفات المكتوبة في الخطوتين 302 و304 لإنشاء جدول؛ على سبيل المثال عن طريق حل مشكلة تحسين. يمكن أن يشتمل خرج هذه الخطوة على ملف بيانات حل (أو هيكل بيانات آخر) يتضمن لكل من المركبات مجموعة / قائمة مرتبة من أزواج الوقت / الموقع (كما هو مفصل أدناه) تمثل أفضل حل / محاولة للحصول على كل من المركبات التي تنجز مهامها.
5 وفي الخطوة 308 يمكن للنماذج تحليل ملف بيانات الحل؛ على سبيل المثال تحويله إلى إشارات يمكن استخدامها كإشارات تحكم للمركبات 102. وبمكن إجراء هذا التحليل بواسطة أدوات حل للأغراض العامة؛ مثل «GLPK ويمكن أن يشمل أيضًا تحقق في الخطوة 310 مما إذا كانت أزواج الوقت / الموقع تفي بجميع المهام المسندة إلى المركبات. على سبيل المثال؛ في بعض الحالات؛ قد لا تتمكن مركبة من تحقيق المهام (اعتراض الأهداف المتحركة بترتيبها المدرج)؛ على
سبل المثال بسبب سرعة قصوى غير كافية. إذا كان الفحص الذي yal في الخطوة 310 يشير إلى أن المهام قد تم تنفيذهاء فإن التحكم ينتقل إلى الخطوة 312؛ حيث يمكن استخدام البيانات من ملف بيانات الحل لتحديد موقع المركبة (المركبات). ag أن يتضمن ذلك إرسال إشارات إلى نظام (أنظمة) التحكم 104 للمركبة (المركبات) 102 من أجل التحكم المباشر في مواقع المركبة (المركبات) بناءً على نتائج الحساب.
— 3 1 — بالإضافة إلى ذلك أو Yau من ذلك؛ يمكن أن يتضمن ذلك عرض معلومات لمساعدة عامل (محلى أو بعيد) في التحكم في مواقع واحدة أو أكثر من المركبات و/ أو لأغراض المحاكاة. ويمكن إجراء مثل هذه العمليات إلى حدٍ كبير في الزمن الفعلي أثناء تنفيذ الطريقة؛ أو قد يتم تخزين البيانات المستندة إلى نتائج الحساب للاستخدام المستقبلي. وفي بعض الحالات؛ يمكن إجراء نماذج الطريقة للتخطيط قبل مهمة؛ على سبيل المثال تكرار حساباتها للخطوات الوقتية الاسمية المستقبلية. وفي حالات أخرى» يمكن تنفيذ نماذج الطريقة في البداية من أجل التخطيط أثناء تنفيذ المهمة؛ ثم بعد فترة من الوقت / الانتظار يتم تكرار حساباتها بحيث تتم sale] حساب مواقع المركبات بناءً على المعلومات الأكثر حداثة. وإذا كانت أزواج الوقت / الموقع لا تفي بجميع (أو بعض) المهام؛ فقد ينتقل التحكم إلى الخطوة 0 314؛ حيث يتم اتخاذ إجراء مناسب؛ على سبيل المثال توليد رسالة استثناء حتى يتمكن المستخدم من اتخاذ إجراء بديل مناسب (على سبيل المثال؛ استبدل واحدة أو أكثر من المركبات بأخرى ذات سرعة قصوى أعلى) . شكل 4 عبارة عن مخطط انسيابي يوضح الخطوات التي يمكن تنفيذها بواسطة نموذج من أجل تنفيذ عملية الجدولة 306. ويمكن أن تستقبل النماذج معلومات ld صلة بمجموعة من (واحدة أو 5 أكثر) من المركبات ومجموعة من الأهداف المتحركة التي بالنسبة لها تقوم مجموعة المركبات بأداء المهام. Bale ستشمل المهمة تحربك مركبة إلى موقع ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لأحد الأهداف المتحركة» على سبيل المثال من أجل إجراء عملية مراقبة أو ما شابه ذلك. وقد تكون مسافة الاقتراب المحددة سلفاً قيمة ثابتة (على سبيل المثال؛ يتم التعبير عنها كمسافة خط مستقيم أو نصف قطر من موقع الهدف) bla ذلك الصفر (على سبيل (JB حيث يجب أن تكون 0 المركبة إلى حدٍ كبير في تلامس فعلي مع الهدف). وبدلاً من ذلك؛ يمكن تحديثها بواسطة عامل و/ أو (GT على سبيل المثال اعتمادًا على عوامل الزمن الفعلي» مثل سرعة الهدف؛ نوع الإجراء الذي يتعين القيام به؛ مثل المراقبة من مسافة تبعد بالحد الأدنى / الحد الأقصىء والتصادم؛ وإعاقة الاتصالات من مسافة؛ وما إلى ذلك) التي سيتم أخذها في الاعتبارء وما إلى ذلك. ويمكن أن تشتمل المعلومات التي يتم استقبالها على بيانات مثل الموقع الأولي والسرعة القصوى للمركبة 5 (لمركبات) في المجموعة؛ والمواقع الأولية والسرعات الثابتة للأهداف المتحركة في المجموعة.
— 4 1 — ويمكن الحصول على المعلومات من نموذج المشكلة وملفات بيانات المشكلة التي نوقشت أعلاه؛ أو هيكل بيانات / مصدر بيانات آخر. وفي الخطوة 402 يمكن أن تحدد النماذج أول مركبة في المجموعة؛ وعادة ما تكون الأولى المدرجة في قائمة مرتبة تشتمل على مجموعة المركبات. ومع ذلك؛ قد يختلف هذا في بعض النماذج؛ على سبيل المثال بناءً على dad أولوية محدثة مخصصة لمركبة معينة.
في الخطوة 404؛ يمكن للنماذج تحديد مهمة أولى» على سبيل المثال تحريك المركبة المحددة إلى موقع يقع ضمن مسافة الاقتراب المحددة سلفاً للهدف المتحرك الأول المدرج في القائمة المرتبة التى تضم مجموعة الأهداف المتحركة. وفي الخطوة 406 يمكن للنماذج حساب الوقت المقدر على الأقل عندما يجب أن تنتقل المركبة
0 المحددة إلى موقع يكون ضمن مسافة الاقتراب المحددة سلفاً للهدف المتحرك للمهمة المحددة. وفي بعض الحالات؛ قد يشتمل هذا الوقت المقدر على أقرب وقت ممكن عندما يكون بإمكان المركبة أن تنتقل إلى ذلك الموقع. وتم وصف أمثلة على العمليات الحسابية التي يمكنها تحقيق ذلك؛ أدناه. وفي الخطوة 408 يمكن للنماذج التحقق مما إذا كانت المركبة المحددة لديها مهام أخرى تؤديها. بعد ذلك يتم تمرير التحكم إلى الخطوة 404؛ حيث يتم تحديد المهمة التالية Ao) سبيل المثال؛
5 الانتقال إلى موقع يكون ضمن مسافة الاقتراب المحددة سلفاً لهدف متحرك ثانٍ مدرج في القائمة المرتبة). وإذا كان الفحص الذي تم إجراؤه في الخطوة 408 يشير إلى أن المركبة المحددة ليس لديها مهام أخرى dilly فإن التحكم ينتقل إلى الخطوة 410. وفي الخطوة 410؛ يمكن للنماذج التحقق مما إذا كان هناك المزيد من المركبات في مجموعة المركبات. وإذا كان هناك المزيد؛ فيمكن أن يعود التحكم إلى الخطوة 402؛ حيث يتم تحديد
0 المركبة التالية (على سبيل المثال» المركبة الثانية المدرجة في القائمة المرتبة للمركبات). وإذا لم تكن هناك مركبات أخرى؛ فيمكن أن يمر التحكم إلى الخطوة 412. وفي الخطوة 412؛ يمكن أن تخرج النماذج بيانات تتعلق بالأوقات والمواقع المقدرة المحسوبة في الخطوة 406 للتخزين و/ أو المعالجة .
LS هو موضح في شكل 5؛ يمكن للنماذج استخدام السرعة القصوى للمركبة المحددة؛ max وموقع هدف المهمة المحددة عند الزمن الصفرء (0)؛ وكذلك متجه السرعة؛ (VX, لهدف المهمة المحددة على أنها مدخلات أولية. تنتج النماذج Bale نتيجتين: أوقات تنفيذ المهمة لجميع المهام (على سبيل المثال؛ جدول يوضح متى ستنتقل كل مركبة إلى موقع ضمن مسافة الاقتراب المحددة مسبقًا لكل هدف من الأهداف المخصصة لها)؛ ومواقع المهام لكل مهمة (على سبيل المثال قائمة المواقع التي ستنتقل إليها كل مركبة لتكون ضمن مسافة الاقتراب المحددة مسبقًا لكل هدف من الأهداف المحددة). ويمكن التعبير عن الوقت بأي طريقة مناسبة (مثل ملي ثانية أو ثانية من بداية عداد» ساعة / دقيقة / ثانية في منطقة زمنية معينة؛ وما إلى ذلك)؛ وكذلك للموقع (على سبيل المثال المواقع 7 7 فيما يتعلق بالتعبير عن (diy خريطة بحرية / جغرافية / مرجع شبكة؛ إلخ). Bale 0 ما تكون مواقع المهام دالة في أوقات تنفيذ المهمة؛ على سبيل المثال بافتراض التحرك على خط مستقيم. عادة لا يمكن اختيار أوقات تنفيذ المهمة لمهمتين متتاليتين بحرية ولكن يجب تقييدها من أجل تحقيق مهمة قابلة للتنفيذ والتجاح. ويجب اختيار أوقات تنفيذ المهمة لمهمتين متتاليتين بحيث تكون سرعة الحركة المطلوية للانتقال من موقع مهمة إلى أخرى مساوية أو أقل من السرعة القصوى للمركبة. 5 شكل 6 عبارة عن مخطط انسيابي هو مخطط انسيابي يعرض أمثلة للخطوات المتضمنة في عملية حساب الوقت/الموقع المقدر 406 لنموذج تمثيلي. في الخطوة 602 يمكن للنماذج تقدير وقت إيجابي مبدئي؛ ofX لتنفيذ المهمة. أي أن النماذج يمكن أن تحسب G8 تقديريًا أوليًا للمركبة المحددة ليتم وضعها ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً من الهدف المتحرك المختار. ويمكن القيام بذلك في البداية عن طريق تحديد قيمة عشوائية محدودة 0 النطاق أو قيمة افترارضية؛ على سبيل المثال. وفي الخطوة 604 يمكن للنماذج حساب الموقع المقدر لهدف المهمة في الوقت IX - «dial F(X) بمعنى؛ أنه يمكن للنماذج حساب موقع مقدر للهدف المختار في الوقت المقدر؛ على أساس الموقع الحالي والسرعة الثابتة للهدف المتحرك.
— 1 6 —
وفي الخطوة 606 بالنسبة لزوج معين من الوقت المقدر والموقع المقدر يمكن للنماذج حساب السرعة المطلوية لتحرك المركبة المحددة من موقعها الحالي إلى الموقع المقدر للوصول في الوقت المقدر. إذا كانت السرعة المطلوية أكبر من السرعة القصوى للمركبة؛ فيجب زيادة وقت تنفيذ المهمة بمقدار صغير (واحد أو أكثر). وفي نماذج أخرى» ويمكن أن تتم زيادة / تقليل القيمة
الزمنية بخطوات معينة؛ أو تعديلها بطريقة أخرى. إذا كانت السرعة المطلوية تساوي السرعة القصوى للمركبة؛ فيمكن اعتبار أنه تم العثور على القيمة المثلى. Sarg إخراج الوقت المقدر والموقع المقدر على الأقل لأي معالجة أخرى. LS هو مبين في شكل 4 يمكن تكرار الخطوات المذكورة أعلاه لكل توليفة من مركبة ومهمة؛ مع افتراض أن الموقع السابق للمركبة هو موقع هدف المهمة السابقة.
0 في المثال الذي توجد فيه مجموعة تتكون من مركبتين 1102 و102ب؛ مع ثلاث مهام تتعلق بمجموعات الأهداف المتحركة 1106 - 106ج و106د - 106و (على سبيل المثال» يكون للمركبة الأولى 1102 [المهمة صفر والمهمة 1 والمهمة 2] ويكون للمركبة الثانية 102ب [المهمة 3( المهمة 4؛ المهمة 5]) ويمكن أن تكون العمليات كما يلي: بالنسبة للمركبة الأولى 1102 والمهمة 0< لا يوجد أي موقع سابق وبالتالي 10-0 و(00-0)0.
5 وبالنسبة للمركبة الأولى 1102 والمهمة 1؛ يتم اختيار قيمة ل aig ct] حساب + r1=r1(0) 1 ؛» كنتيجة وبتم التعبير عن سرعة التحرك بواسطة:(1-10]) / (r1-r0) = 10,1 . وبالنسبة للمركبة الأولى 1102 والمهمة 2؛ يتم اختيار قيمة ل 12؛ وبتم حساب + r2=r2(0) 2؛» كنتيجة وبتم التعبير عن سرعة التحرك بواسطة:(2-11)) / (2-11) = 2,آلا Da plas
(Sa 20 لبعض نماذج المجدول استخدام نهج البرمجة الخطية لإنشاء الجدول عن طريق حل مشكلة تحسين (على سبيل المثال؛ استخدام معالج يقوم بتنفيذ أداة لحل مشكلة التحسين» (GLPK Jie يمكن أن تستخدم هذه النماذج متغيرات التحسين A) على سبيل المثال:
— 7 1 — ١ t وقت تنفيذ المهمة؛ أي t(i)= X تشير إلى وصول الأصل المنفذ إلى المهمة أ بعد X ثوان من بدء المهمة. مواقع المهمة» أي p(i) = [X,Y] تشير إلى أن المهمة أ تتواجد عند الموقع [X,Y] عند الوقت =X أ(وقت التنفيذ) tte وقت إتمام المهمة لكل أصل؛ أي * = tend (i) تشير إلى أن الأصل أ يكمل Nd | مهمته الأخيرة عند الوقت X tst | وقت بدء المهمة لكل cual أي tend (i) = X تشير إلى أن الأصل أ يبدا art | مهمته الأولى عند الوقت X مصفوفة المسافة بين المهام؛ [dX, dy] = ([,أ)م0 تشير إلى متجه المسافة [dX, dy] بين المهمة أ والمهمةز فى أوقات التنفيذ الخاصة بهما. Dt | الفرق في الوقت بين المهام؛ * = J) ,)01 تشير إلى أن أوقات التنفيذ للمهمة أ والمهمة | تختلف بمقدار X أي X = ()!-()! يمكن استخدام هذه المتغيرات لحل مشكلة تحسين يمكن التعبير عنها باستخدام الصيغة التالية: CL NV minimise . : : tend f - > lend 0 0 tstart (0) + 0.001 0 روماو t, D, dp, dt, i=1 يمكن أن تتضمن قيود مشكلة التحسين ما يلى: ربط أوقات تنفيذ المهام بأمر التنفيذ في مصفوفة التعيين (التخصيص)؛ ربط موقع المهمة بوقت التنفيذ؛ المسافات بين المهام (الاستبدال)؛ الاختلاف الزمني (الاستبدال)؛ الفصل الزمني والمكاني بين المهام على أساس الجدول الزمني؛ مقادير متجهات الوقت و/ أو مواقع المهام. يمكن تمثيل أمر تنفيذ المهمة باستخدام المصطلحات التالية: ٠ نفرض أن X هي مصفوفة تابتة لتعيينات المهام؛ حيث أن 1 = xa] تشير إلى أن المركبة a تنفذ المهمة | بعد تنفيذ المهمة J
— 8 1 — ونفرض أن 71 هي العدد الإجمالى للمهام وأن NV هي العدد الإجمالي للمركبات July يتم التعبير عن القيد كما يلي [ln] Vj€[1l-n]Va€][l-n,]withx(aij)=1 6 7 t(@) > t() يمكن أن يضمن القيد أعلاه أن وقت تنفيذ مهمتين؛ يتم تنفيذهما بواسطة نفس المركبة وبالترتيب أ قبل ز» له العلاقة الصحيحة» أي أن (i) أقل من أو يساوي )0 ويمكن تمثيل مواقع الأهداف للمهام باستخدام المصطلحات التالية: نفرض أن PO هي مصفوفة ثابتة لمواقع المهمة عند 0 = ] ونفرض أن لا هي مصفوفة للسرعات . 0 ونفرض أن nt هي العدد الإجمالي للمهام Vie ]10::7[ p(i,1) =po(i,1) + v(i,1)-t p(i,2) =po(i,2) + v(i,2) t يمكن أن يضمن القيد أعلاه أن موضع كل مهمة مرتبط بشكل صحيح بوقت تنفيذ المهمة. يتم 5 حساب الموقع على أنه الاستقراء الخطي من موقع المهمة عند 0 = ] مع السرعة؛ ov لهدف المهمة. يمكن أن ينعكس الفصل المكاني والزمني للمهام من خلال قائمة المتغيرات؛ حيث تمثل dP متجه الاختلاف في موقع المهمة وتمثل dE الاختلاف في وقت التنفيذ. في النماذج؛ يمكن افترارض أن الفرق الزمني ثابت؛ أي أن مهمتين يتم تنفيذهما بالتسلسل بواسطة نفس المركبة / الكائن يتم 0 فصلهما فى الوقت بمقدار ل glug Aol على السرعة القصوى.*<7118 ؛ لمركبة؛ يجب أن تكون المسافة بين المهمتين أقل من vmaxdt وبالتالى؛ يكون مقدار المتجه dp مقيداً ب vmaxdt
— 9 1 — ويوضح شكل 7 دائرة افتراضية مقرية بواسطة المضلعات التي توضح العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها بواسطة النموذج. نفرض أن M هي عدد المتجهات الأساسية المستخدمة في تقريب الدائرة. يمكن تنفيذ تقييد حجم المتجه من خلال دفع المتجه على الثبات داخل منطقة الدائرة النظرية المقرية بواسطة مضلع. نفرض أن ا هي عدد حواف المضلع المستخدم في التقريب: vj€[ln]Vael[l-n]x(alij) 5 ”...11 6 ,[14 .11 6 11 =landi #j (2mm . 2mm . . dp(i,j,1) ٠ sin (50) + dp(i,j,2) ٠ cos (50) > dt(i,}) * Vmax تمثل المعادلة أعلاه 138 رئيسيًا يمكن استخدامه بواسطة نماذج المُجَّذُول. سوف يقدر الشخص الماهر أنه يمكن إنتاج تجسيدات بديلة من أجل التعامل مع الاختلافات؛ Jie 0 المهام ذات المدة غير الصفرية؛ القيود الزمنية على المهام؛ المسارات التي لا تتحرك في خط مستقيم؛ على سبيل المثال الخطوط المستقيمة المتقطعة و/ أو المسارات التي من المحتمل أن تكون موقعًا مستقيليًا (تتم جدولة المهام وتحديد موقعهاء بحيث يتم زيادة احتمال اعتراض الهدف). يمكن أن توفر النماذج مزاياء La في ذلك السماح بالتطبيق على المركبات ذات الاستقلالية والقدرات المحدودة؛ على سبيل المثال تتبع نقطة الطريق فقط؛ وبالتالي تمكين المستخدمين من الحصول على هذه المركبات من مجموعة أكبر من الموردين. يتم توجيه الانتباه إلى أي أوراق ووثائق تم إيداعها في وقت واحد مع أو قبل هذه المواصفة وتكون ذات صلة بهذا الطلب والتي تكون متاحة للفحص العام مع هذه المواصفة؛ ويتم تضمين محتويات جميع هذه الأوراق والوثائق هنا كمرجع. يمكن دمج جميع الجوانب التي تم الكشف عنها في هذه المواصفات (بما في ذلك أي عناصر حماية وملخصات ورسومات مصاحبة) و/ أو جميع خطوات أي طريقة أو عملية ثم الكشضف عنها على هذا النحوء بأية توليفة؛ باستثناء التوليفات التي تكون فيها بعض هذه الجوانب و/ أو الخطوات على الأقل متعارضة.
ويمكن استبدال كل جانب تم الكشف عنه في هذه المواصفات (بما في ذلك أي عناصر حماية وملخصات ورسومات مصاحبة) بجوانب بديلة تخدم نفس الغرض أو غرض مكافىء أو غرض cali ما لم ينص صراحة على خلاف ذلك. وبالتالي» ما لم ينص صراحة على خلاف ذلك؛ فإن كل جانب تم الكشف die ما هو YI مثال واحد فقط لسلسلة dale من الجوانب المكافئة أو
المماثلة. لا يقتصر الاختراع على تفاصيل النموذج (النماذج) السابق. يمتد الاختراع ليشمل أي واحد جديد؛ أو أي توليفة جديدة؛ من الجوانب التي تم الكشف عنها في هذه المواصفات (بما في ذلك أي عناصر حماية وملخصات ورسومات مصاحبة)؛ أو إلى أي واحد جديد؛ أو أي توليفة dus من خطوات أي طريقة أو عملية تم الكشف عنها على هذا النحو.
Claims (8)
1. طريقة يتم تنفيذها بواسطة كمبيوتر لتحديد alge مركبة بالنسبة لكل هدف متحرك من مجموعة مرتبة من الأهداف المتحركة؛ حيث أن كل من الأهداف المتحركة يتحرك من موقع ابتدائي مخصص بسرعة ثابتة خاصة؛ وتتضمن الطريقة: 1) تقدير )602( وقت ابتدائي (IX) لتحديد موقع المركبة ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لأحد الأهداف المتحركة عن طريق اختيار قيمة عشوائية محدودة النطاق؛ 2( حساب (604)؛ على أساس موقع حالي للهدف المتحرك والسرعة الثابتة للهدف المتحرك؛ موقع مقدر (©) للهدف المتحرك في الوقت المقدر (bX) 3( حساب (606) سرعة مطلوية للمركبة لكي تتحرك من موقعها الحالي حتى تصل إلى الموقع 0 المقدر في الوقت المقدر (BX) و 4( وإذا كانت السرعة المطلوية أقل من أو تساوي السرعة القصوى للمركبة؛ إخراج )312( الوقت المقدر والموقع المقدر للاستخدام في تحديد موقع المركبة؛ أو إذا كانت السرعة المطلوية أكبر من السرعة القصوى للمركبة؛ زيادة الوقت المقدر (*ا)؛ وتكرار الخطوات 2) إلى 4).
2. طريقة وفقاً لعنصر الحماية رقم 1؛ تتضمن أيضاً تكرار الخطوات 1) إلى 4) لكل هدف متحرك لاحق في المجموعة؛ حيث يتم اعتبار أن الموقع الحالي للمركبة يناظر الموقع المقدر لهدف متحرك سابق في المجموعة.
0 3. طريقة وفقاً لأي عنصر حماية سابق؛ تتضمن تكرار الخطوات 1) إلى 4) لعدة مركبات؛ حيث تكون كل من مجموعة المركبات مرتبطة بالمجموعة المرتبة الخاصة بها من الأهداف المتحركة. 4 طريقة وفقاً لعنصر الحماية رقم 3 حيث يتم sha) الخطوات 1) إلى 3) على الأقل عن طريق
ا
5. طريقة وفقاً لعنصر الحماية رقم 4؛ حيث أن مشكلة التحسين تتضمن تحديد/البحث عن: وقت أول وموقع أول؛ ووقت ثاني وموقع ثاني؛ والتي تلبي الشروط المتمثلة في أن: الموقع الأول يكون ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً من موقع للهدف المتحرك الأول عند الوقت الأول؛ الموقع الثاني يكون ضمن مسافة الاقتراب المحددة سلفاً من موقع لهدف متحرك ثاني عند الوقت الثاني و لا تكون مسافة بين الموقع الأول والموقع الثاني أكبر من مسافة يمكن أن تتحركها المركبة عند؛ أو أقل من» السرعة القصوى للمركبة خلال فترة زمنية تساوي أو أقل من فرق بين الوقت الثاني والوقت الأول و/أو 0 لا يكون فرق بين الوقت الثاني والوقت الأول أكبر من وقت تستغرقه المركبة للتحرك من الموقع الأول إلى الموقع الثاني عند؛ أو أقل من؛ السرعة القصوى للمركبة. 6» طريقة وفقاً لعنصر الحماية رقم 4؛ حيث يتم التعبير عن مشكلة التحسين بواسطة صيغة: NV ف £(D) 0.001 + مدا - لهسا Corde tet f=) i=] 5 حيث أن: تمثل موقع لهدف متحرك مذكور؛ p(i) = [X,Y] Cus تشير إلى أن الهدف الذي ترتيبه أ يتواجد عند الموقع [لا ,*] عند الوقت ei = X تمثل مصفوفة مسافة بين calgall حيث dp(ij) = [dX, dy] تشير إلى متجه مسافة [dX, dy] بين الأهداف المتحركة التي ترتيبها أ وز في أوقات التنفيذ الخاصة بهم؛ و
— 3 2 — 4 ا تمثل الفرق فى الوقت بين اعتراض الأهداف المتحركة بواسطة مركبة مذكورة؛ X Cus = ([ ,)01 تشير إلى أن أوقات التنفيذ لهدف متحرك أ وهدف متحرك J تختلف بمقدار X
7. طريقة وفقاً لعنصر الحماية رقم 6؛ Cus يتم التعبير عن قيد على حلول لمشكلة التحسين بواسطة : me|[l--M],i€[l-n] Vje[ln]Vael[l- ny] x(aij) =landi #j 5 (2mm . 2mm . . dp(i,j, 1) ٠ sin (50) + dp(i,j,2) - cos (50) > dt(i,}) * Vmax حيث أن: M تمثل عددًا من حواف المضلع المستخدمة في دائرة افتراضية مقرية بواسطة مضلعات؛ مع تنفيذ ad لحجم متجه من خلال إجبار المتجه على الثبات داخل منطقة الدائرة الافتراضية؛ و Jia Vmax 10 السرعة القصوى.
8. طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية 4 إلى 7 حيث يتم حل مشكلة التحسين باستخدام معالج ينفذ أدة حل لمشكلة التحسين عن طريق البرمجة الخطية. zie .9 5 برنامج كمبيوتر يتضمن تعليمات من (Lgl عند تنفيذ البرنامج بواسطة كمبيوتر» تجعل الكمبيوتر يقوم بتنفيذ طريقة وفقاً لأي من عناصر الحماية 1 إلى 8.
0. نظام (105؛ 200( مهياً لتحديد موقع مركبة بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة؛ حيث يشتمل النظام على معالج واحد على الأقل (202) مصمم من أجل: 0 1) تقدير وقت ابتدائي (ينا) لتحديد موقع المركبة ضمن مسافة اقتراب محددة سلفاً لأحد الأهداف المتحركة عن طريق اختيار قيمة عشوائية محدودة النطاق ¢ 2) حساب»؛ على أساس موقع a للهدف المتحرك والسرعة الثابتة للهدف المتحرك؛ موقع مقدر (1X) للهدف المتحرك في الوقت المقدر (نا)؛؛
— 4 2 — 3( حساب سرعة مطلوية للمركبة لكي تتحرك من موقعها الحالي حتى تصل إلى الموقع المقدر في الوقت المقدر (*نا)؛ و 4( إذا كانت السرعة المطلوية أقل من أو تساوي السرعة القصوى للمركبة؛ إخراج (312) الوقت المقدر والموقع المقدر للاستخدام في تحديد موقع المركبة؛ أو إذا كانت السرعة المطلوية أكبر من السرعة القصوى للمركبة؛ زيادة الوقت المقدر (*ا)؛ وتكرار الخطوات 2) -4).
1. نظام وفقاً لعنصر الحماية رقم 10؛ يشتمل أيضاً على واجهة اتصالات )206( مصممة لنقل إشارات تمثل الوقت المقدر والموقع المقدر إلى مركبة واحدة على الأقل.
2. مركبة (102) تشتمل على نظام وفقاً لعنصر الحماية رقم 10 أو 11.
3. مركبة )102( وفقاً لعنصر الحماية رقم 12( حيث تكون المركبة مستقلة جزئياً على الأقل. 5 14. مركبة (102) وفقاً لعنصر الحماية رقم 12 أو 13( حيث أن المركبة تشمل سفينة محمولة على الماء.
— 2 5 — ay ond, ب م ap fran ' ' لباب \ TYR ا ؟ ١ شكل د ١ YA Ta TAY me Fo شكل ؟
ا Poy \ مو راق لنت ا SHEE ارجا الما آذإ مالي ss” ملف بيانات المشكلة | ] Yig ~
vy. + ض ر .لم يتم pi على حل صالح للتطيق مسي TAY ~ حل ضصالج للتطيق > شكل +٠ ب
Ta Ne ‘ Sets Ak Eo ad 3 RT j SERED تلم wl ا wed % WF oie} ب لقي + # YE Ee sl liad maddy Fn Es § Ser rl الشهية ened ws خم شضارعا ed les Ye ب 8 Fe itd ) ا بق : ممصمل لنجهية ْ Fal م w > x w 8 ل :الاج fama أخري Sage al SiH £4 oe ¥ & 8 د“ lanl lee xt أقمال Ss j 5# y R A . ٍ ه: ٍ | 2
@ £. شكا اا ا J» Gael بذجل 2 0 في h Spee} aR ا
2 . } 3 aa ee a A ١ جد <> Ta wd a3 لالجهمة | ست Larus SARE تانيب اميا see ل . “ : ~ اين لد اليا إ - 8 Saget مواق الود يا 1 i a شكا J شيا
3 اي ا ١ ْ ١ 0 ِ ض ١ ْ ً = = ' ١ 1 كا 5
— 9 2 — الا G #1 [oon 1 | اس , 3 1 | ا “ Xf + % | و شكل V
الحاضهة الهيلة السعودية الملضية الفكرية Swed Authority for intallentual Property pW RE .¥ + \ ا 0 § ام 5 + < Ne ge ”بن اج > عي كي الج دا لي ايام TEE ببح ةا Nase eg + Ed - 2 - 3 .++ .* وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها of سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. »> صادرة عن + ب ب ٠. ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > ”+ ص ب 101١ .| لريا 1*١ uo ؛ المملكة | لعربية | لسعودية SAIP@SAIP.GOV.SA
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP17275171.1A EP3476683A1 (en) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | Positioning at least one vehicle in relation to a set of moving targets |
| GB1717450.9A GB2567820B (en) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | Positioning at least one vehicle in relation to a set of moving targets |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SA520411807B1 true SA520411807B1 (ar) | 2022-12-05 |
Family
ID=63965700
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SA520411807A SA520411807B1 (ar) | 2017-10-24 | 2020-04-21 | تحديد موقع مركبة واحدة على الأقل بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11292559B2 (ar) |
| EP (1) | EP3684665B1 (ar) |
| AU (1) | AU2018357056B2 (ar) |
| CA (1) | CA3078851A1 (ar) |
| SA (1) | SA520411807B1 (ar) |
| WO (1) | WO2019081921A1 (ar) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019081921A1 (en) | 2017-10-24 | 2019-05-02 | Bae Systems Plc | POSITIONING AT LEAST ONE VEHICLE IN RELATION TO A SET OF MOBILE TARGETS |
| RU2757234C2 (ru) * | 2019-12-25 | 2021-10-12 | Общество с ограниченной ответственностью "Яндекс Беспилотные Технологии" | Способ и система для вычисления данных для управления работой беспилотного автомобиля |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5680118A (en) * | 1996-06-10 | 1997-10-21 | General Motors Corporation | Vehicle signal apparatus |
| US20040006424A1 (en) * | 2002-06-28 | 2004-01-08 | Joyce Glenn J. | Control system for tracking and targeting multiple autonomous objects |
| JP4451315B2 (ja) | 2005-01-06 | 2010-04-14 | 富士重工業株式会社 | 車両の運転支援装置 |
| JP4306764B2 (ja) | 2007-06-04 | 2009-08-05 | トヨタ自動車株式会社 | 車間距離制御装置 |
| US20170242443A1 (en) * | 2015-11-02 | 2017-08-24 | Peloton Technology, Inc. | Gap measurement for vehicle convoying |
| EP3128386B1 (en) * | 2015-08-04 | 2017-12-06 | The Boeing Company | Method and device for tracking a moving target from an air vehicle |
| WO2017045143A1 (en) * | 2015-09-16 | 2017-03-23 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Systems and methods for positioning of uav |
| US10962640B2 (en) * | 2016-06-17 | 2021-03-30 | Fujitsu Ten Limited | Radar device and control method of radar device |
| WO2019008326A1 (en) * | 2017-07-07 | 2019-01-10 | Bae Systems Plc | POSITIONING A VEHICLE ASSEMBLY |
| WO2019081921A1 (en) | 2017-10-24 | 2019-05-02 | Bae Systems Plc | POSITIONING AT LEAST ONE VEHICLE IN RELATION TO A SET OF MOBILE TARGETS |
| US10605897B2 (en) * | 2018-03-06 | 2020-03-31 | Veoneer Us, Inc. | Vehicle lane alignment correction improvements |
| US11300677B2 (en) * | 2019-07-08 | 2022-04-12 | GM Global Technology Operations LLC | Automated driving systems and control logic for host vehicle velocity estimation using wide aperture radar |
-
2018
- 2018-10-24 WO PCT/GB2018/053068 patent/WO2019081921A1/en unknown
- 2018-10-24 EP EP18792986.4A patent/EP3684665B1/en active Active
- 2018-10-24 AU AU2018357056A patent/AU2018357056B2/en active Active
- 2018-10-24 CA CA3078851A patent/CA3078851A1/en active Pending
- 2018-10-24 US US16/757,485 patent/US11292559B2/en active Active
-
2020
- 2020-04-21 SA SA520411807A patent/SA520411807B1/ar unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CA3078851A1 (en) | 2019-05-02 |
| AU2018357056B2 (en) | 2024-02-29 |
| EP3684665A1 (en) | 2020-07-29 |
| US20210129953A1 (en) | 2021-05-06 |
| AU2018357056A1 (en) | 2020-04-30 |
| WO2019081921A1 (en) | 2019-05-02 |
| EP3684665B1 (en) | 2024-06-05 |
| US11292559B2 (en) | 2022-04-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7194353B1 (en) | Method and system for route planning of aircraft using rule-based expert system and threat assessment | |
| JP4852688B2 (ja) | 脅威対象がある状況下での地形追随飛行用の軌道を自動的に生成する混合整数線形計画法 | |
| SA520411807B1 (ar) | تحديد موقع مركبة واحدة على الأقل بالنسبة لمجموعة من الأهداف المتحركة | |
| Krile et al. | Forecasting the operational activities of the sea passenger terminal using intelligent technologies | |
| Raap et al. | Trajectory optimization under kinematical constraints for moving target search | |
| Kasser et al. | Applying systems thinking and aligning it to systems engineering | |
| US20220035367A1 (en) | Coordination of remote vehicles using automation level assignments | |
| EP3649433B1 (en) | Positioning a set of vehicles | |
| Bellingham | Coordination and control of uav fleets using mixed-integer linear programming | |
| Tan et al. | An IVC-based nuclear emergency parallel evacuation system | |
| Aggarwal et al. | Multi-UAV path planning in a spreading wildfire | |
| Baxter et al. | Controlling teams of uninhabited air vehicles | |
| Radmanesh | UAV traffic management for national airspace integration | |
| Pflanz | On the resilience of command and control architectures | |
| Zollars et al. | Simplex Methods for Optimal Control of Unmanned Aircraft Flight Trajectories | |
| Holt | Comparison of aerial collision avoidance algorithms in a simulated environment | |
| CN115983515B (zh) | 一种基于云计算的搜救系统和搜救方法 | |
| EP3425337A1 (en) | Positioning a set of vehicles | |
| Meirina et al. | Normative framework and computational models for simulating and assessing command and control processes | |
| EP3476683A1 (en) | Positioning at least one vehicle in relation to a set of moving targets | |
| Blanks | Operational Scheduling of Deep Space Radars for Resident Space Object Surveillance | |
| KR102419393B1 (ko) | 비행 안전 판단 시스템 및 방법 | |
| Hossny et al. | Reducing the impact of bounded parametric uncertainty on Hodgson's scheduling algorithm using interval programming | |
| Kobzystyi | Drone collision warning system | |
| Hu | Reinforcement Learning for Planning and Scheduling in Aviation |