Предложен алгоритм интеграции сенсорных данных для оценки состояния ав-тономных объектов в интеллектуальной транспортной среде (ИТС). Основное внимание уделяется обеспечению точности навигации в сложных и динамиче-ски изменяющихся условиях городской среды, где традиционные методы нави-гации, такие как GPS, могут быть недостаточно эффективными. Предложен-ный алгоритм объединяет данные от различных сенсоров (LIDAR, камеры, инерциальные сенсоры, GPS) и элементов ИТС, обеспечивая точную оценку по-ложения и траектории движения автономных систем. Экспериментальные результаты, полученные в условиях имитационного моделирования и натурных испытаний, подтвердили повышение точности, что делает его перспектив-ным для применения в автономных транспортных средствах. В работе также обсуждаются возможности дальнейшего развития алгоритмов машинного обучения и методов защиты данных для улучшения эффективности и безопас-ности навигационных систем в ИТС.

Рассматривается линейная дискретная стационарная система с управлением под влиянием окрашенного возмущения. Внешнее возмущение выбирается из класса нецентрированных стационарных гауссовских последовательностей случайных векторов с известным ограничением на уровень средней анизотропии. Для указанного класса объектов управления вводится динамический регулятор, с помощью которого необходимо обеспечить ограниченность анизотропийной нормы от внешнего возмущения к управляемому выходу замкнутой системы. Задача синтеза анизотропийного динамического регулятора заключается в нахождении пространственной реализации регулятора из условия ограниченности анизотропийной нормы замкнутой системы. Используя линеаризующую обратимую замену переменных, поставленную задачу можно свести к численному решению задачи выпуклой оптимизации с ограничениями специального вида, характерными для анизотропийной теории. В постановке задачи считается, что среднее внешнего возмущения неизвестно, но известно ограничение на него в виде неравенства. Этот параметр обуславливает появление дополнительного ограничения в задаче выпуклой оптимизации. Результирующая система неравенств представляет собой линейные матричные неравенства в совокупности с неравенством специального вида, которое является нелинейным относительно неизвестных параметров, но одновременно является выпуклым по этим параметрам. Задача поиска матриц регулятора может быть решена стандартными методами.

Описываются результаты серии экспериментов для задач формирования оптимального состава исполнителей и минимизации времени выполнения задач технологического процесса (по три случая для каждой задачи, отражающие три реализованных механизма решения). Представлены показатели эффективности распределения задач между участниками и оценки эффективности взаимодействия людей и коботов. Показан обзор вычислительных экспериментов других авторов, посвященных распределению задач в многоагентных и коллаборативных робототехнических системах (КРТС). Представлен качественный сравнительный анализ полученных результатов экспериментов, проведена оценка условий и результатов экспериментов на основе сформированных показателей оценки эффективности взаимодействия людей и коботов и эффективности распределения задач между участниками. Анализ показывает сопоставимые результаты по минимизации времени выполнения задач с использованием авторских решений по сравнению с рассмотренными работами. Следует отметить, что авторская постановка задач распределения работ в КРТС по сравнению со другими работами обладает комплексностью. В частности, во всех моделируемых задачах (подбор оптимального состава исполнителей, все варианты минимизации времени выполнения задач технологического процесса и затрат) обязательно проверяется требование коллаборации людей и коботов (совместное выполнение любой задачи хотя бы одним коботом и хотя бы одним человеком), при этом отслеживается степень задействования каждого участника. Кроме того, в случае подбора оптимального количества людей и коботов из состава КРТС осуществляется проверка выполнимости технологического процесса расчетным составом участников.

На основе предложенного алгоритма \cite{1} в данной работе получены распределения намагниченности в двумерной доменной границе (ДГ) Блоха для толщины магнитной пленки в широком диапазоне и для различных значений константы анизотропии.

Статья посвящена разработке метода управления беспилотной авиационной системой с учетом кода IP в задаче транспортировки грузов. Проводится короткий обзор работ, посвященных методам и алгоритмам группового управления беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) при транспортировке грузов. Предлагаются новые математические модели и метод управления гетерогенной группой БПЛА в задаче транспортировки грузов. Основой для их разработки служит учет кода IP для формирования метеорологических ограничений маршрутной сети. Первая и вторая характеристические цифры кода IP позволили определить ограничения влияния дождя, снега и снежной крупы. Отмеченные явления могут нести серьезные последствия для БПЛА, осуществляющих полёт, приводить их к различного рода неисправностям. Лицо, принимающее решение (ЛПР), может осуществлять выбор БПЛА для выполнения миссии с необходимыми показателями цифр кода IP, тем самым осуществляя реконфигурацию беспилотной авиационной системы (БАС), и формировать более эффективные с точки зрения управления решения. Проводится вычислительный эксперимент, подтверждающий данное утверждение. Для рассмотренных районов применение нового метода, учитывающего код IP для БПЛА, позволяет улучшить оценку эффективности по сравнению с существующим методом.