В работе анализируются существующие подходы к планированию маршрутов автономных мобильных роботов различного типа. Формализуется задача планирования пути для случая облета участка местности БПЛА с ограниченным зарядом бортового аккумулятора и возможностью подзаряда от наземной станции. Предлагается алгоритм разбиения участка местности на подобласти для однократного облета. Предлагается эволюционный алгоритм поиска маршрута БПЛА в пределах каждой из подобластей. Описаны результаты проведенных в разработанном программном обеспечении экспериментов по проверке эффективности предложенного подхода. Обсуждаются перспективы применения предложенного способа планирования маршрута БПЛА в сфере сельского хозяйства.

Рассмотрены типовые корреляционные навигационные системы. Реализован алгоритм обработки изображений, основанный на минимизации корреляции между изображением участка местности до создания преднамеренных помех и изображением того же участка местности после их создания. В результате его работы формируется карта помеховой обстановки в виде информации о необходимых изменениях характеристик яркости участков местности и тестируемого объекта. Разработано программное обеспечение, позволяющее синтезировать изображения для тестирования помехоустойчивости алгоритмов корреляционно-экстремальной навигации и отображения информации для изменения яркостных параметров тестируемого объекта путем постановки преднамеренных помех. Приведены результаты, подтверждающие эффективность предложенных решений.

Для периодических селекторно-линейных разностных включений выделен класс периодических по времени функций Ляпунова квазиквадратичного вида, а также параметрические классы кусочно-квадратичных и кусочно-линейных функций Ляпунова, устанавливающих необходимые и достаточные условия асимптотической устойчивости. Приведены примеры приводящие к рассмотрению периодических селекторно-линейных разностных включений. Полученные результаты могут найти применение при исследовании устойчивости систем управления с периодическими параметрами, в частности, следящих систем, элементы которых работают на переменном токе и систем управления с амплитудно-импульсной модуляцией.

Многозначные нейронные сети обобщают аналогичную нечеткую конструкцию на случай решеточных значений весов и переменных. В этом случае в формулах используются решеточные операции вместо суммы, произведения и Т-нормы. Однако на решетке дополнительно можно определить алгебраические операции внешним образом. В докладе рассматривается способ такого определения, когда в качестве значений весов и переменных берутся куски графика некоторого модельного процесса, что используется для прогнозирования его устойчивости.

В данной работе представлен подход к детектированию мусора в прибрежных зонах с использованием глубокого обучения и беспилотных летательных аппаратов. Целью исследования было разработать эффективную систему для обнаружения и классификации различных видов мусора, угрожающих морской фауне и флоре, а также прибрежным экосистемам. Исследование включало сбор обширного набора данных с использованием БПЛА в различных прибрежных локациях, что позволило обучить модели глубокого обучения для точного распознавания и классификации мусора. Особое внимание было уделено выбору и настройке модели Yolov8l, которая показала высокую точность в задаче детекции мусора. Результаты исследования подчеркивают важность применения передовых технологий в экологическом мониторинге и управлении отходами, открывая новые перспективы для борьбы с загрязнением водных ресурсов и защиты прибрежных экосистем