Russian Federation
To perform many tasks in the system of EMERCOM of Russia, databases have been developed with the ability to select an aircraft model according to tactical and technical characteristics of helicopter and airplane types. Databases are presented in the form of digital and text invariants, in a certain range of numerical values, which provides search, processing and identification using a computer, on the SQLite3 database management system and for Windows 7 and higher operating systems. The databases in question can be used by employees and specialists of search and rescue teams and other services of EMERCOM of Russia to streamline and differentiate the approach in choosing the necessary unmanned aircraft system of the aircraft type to perform the tasks, taking into account the terrain and conditions of their use. The principle of operation is in the process of filling the database with information about the available models designed to equip the units of EMERCOM of Russia, so that in the future it would be possible to conduct a sample.
unmanned aircraft system, aircraft, EMERCOM of Russia, emergency situation, database
Работа МЧС России сопряжена с различными видами спасательных работ и работой по предотвращению чрезвычайных ситуаций. Для выполнения многих поставленных задач применяются беспилотные авиационные системы [1–3]. Но у всех этих систем есть свои особенности применения, касающиеся тактико-технических характеристик. В связи с этим специалистам требуется время, чтобы выбрать из имеющихся на оснащении летательных аппаратов нужный аппарат для выполнения поставленной задачи [4–7].
Научная новизна заключается в том, что для решения данной задачи были разработаны базы данных с возможностью выбора модели летательного аппарата по тактико-техническим характеристикам вертолетного и самолетного типов.
Аналитическая часть
Разработанные базы данных (БД) представлены в виде цифровых и текстовых инвариантов в определенном диапазоне численных значений, что обеспечивает поиск, обработку и идентификацию с помощью ЭВМ. Для удобства выбора летательного аппарата были составлены две базы данных: «Беспилотные авиационные системы самолетного типа и их тактико-технические характеристики, применяемые в системе МЧС России»
и «Беспилотные авиационные системы вертолетного типа и их тактико-технические характеристики, применяемые в системе МЧС России» на системе управления базами данных SQLite3 для операционных систем Windows 7 и выше.
Интерфейсная форма ввода исходных данных тактико-технических характеристик для беспилотной авиационной системы вертолетного типа представлена на рис. 1.
Рис. 1. Интерфейс БД вертолетного типа
Интерфейсная форма ввода исходных данных тактико-технических характеристик для беспилотной авиационной системы самолетного типа представлена на рис. 2.
Рис. 2. Интерфейс БД самолетного типа
Вывод на экран результатов выборки по тактико-техническим характеристикам беспилотных авиационных систем вертолетного типа представлен на рис. 3.
Рис. 3. Результаты выборки вертолетного типа
Вывод на экран результатов выборки по тактико-техническим характеристикам беспилотных авиационных систем самолетного типа представлен на рис. 4.
Рис. 4. Результаты выборки самолетного типа
БД предназначены для использования в качестве общероссийской электронной информационной системы классификации и анализа технических и летных данных по беспилотным авиационным системам вертолетного и самолетного типов.
Рассматриваемые БД могут быть использованы в работе сотрудниками и специалистами поисково-спасательных отрядов и других служб МЧС России для упорядочения и дифференцированного подхода в выборе необходимой беспилотной авиационной системы самолетного типа для выполнения поставленных задач с учетом местности и условий их применения [8–11].
Функциональные возможности выбора беспилотной авиационной системы вертолетного типа [12–14, 24]:
– проведения выборки по моделям и странам-производителям;
– выборка по массе летательного аппарата и его скорости с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выборка по скорости, высоте и времени полета с заданным шагом и в определенном интервале;
– выборка допустимости скорости ветра для летательного аппарата с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выборка рабочей температуры летательного аппарата с заданным шагом и в определенном интервале;
– выборка оптики в пикселях, режима фотосьемки (покадровая/ автоматическая/замедленная) и видеосъемки (HD/FullHD);
– выборка рабочей температуры камеры летательного аппарата с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выбор по дальности передачи сигнала пульта дистанционного управления
к летательному аппарату с заданным шагом и в определенном интервале;
– выбор по типу и емкости аккумуляторной батареи;
– выбор по возможности прикрепления навесного оборудования на летательный аппарат.
Исходя из функциональных возможностей выбора беспилотной авиационной системы вертолетного типа, был получен алгоритм работы (рис. 5).
Рис. 5. Алгоритм работы базы данных вертолетного типа:
АКБ – аккумуляторная батарея
Функциональные возможности выбора беспилотной авиационной системы самолетного типа [15–23, 25]:
– проведения выборки по моделям и странам производителям;
– выбор по массе летательного аппарата и размаха крыла с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выбор по типу двигателя летательного аппарата (электрический/ бесколлекторный/поршневой/четырехтактный/дизельный/бензиновый);
– выбор по дальности, скорости, высоте полета и времени полета летательного аппарата
с заданным шагом и в определенном интервале;
– выборка допустимости скорости ветра для летательного аппарата с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выборка рабочей температуры летательного аппарата с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выборка оптики в пикселях, режима фотосьемки (покадровая/ автоматическая/замедленная) и видеосъемки (HD/FullHD);
– выбор по поддержке формата файлов летательного аппарата (фото-JPEG/DNG; видео-MP4/MOV);
– выборка рабочей температуры камеры летательного аппарата с заданным шагом
и в определенном интервале;
– выбор по дальности передачи сигнала пульта дистанционного управления к летательному аппарату с заданным шагом и в определенном интервале.
Исходя из функциональных возможностей выбора беспилотной авиационной системы самолетного типа, был получен алгоритм работы (рис. 6).
Рис. 6. Алгоритм работы базы данных самолетного типа:
ПДУ – пульт дистанционного управления
Объем каждой базы данных составляет 350 Мб.
Заключение
Таким образом, продукты готовы к наполнению информационными массивами по моделям и типам летательных аппаратов самолетного и вертолетного типов с указанием их тактико-технических характеристик. Заполнение базы данных об имеющихся в подразделениях МЧС России летательных аппаратах не представляется сложным процессом, а информация об их характеристиках позволит в дальнейшем проводить выборку необходимого средства для выполнения поставленных задач. Данный продукт ориентирован в основном на подразделения МЧС России,
в распоряжении которых имеется достаточный и разнообразный комплекс беспилотных летательных аппаратов, которые, в свою очередь, нуждаются в систематизации и учете с целью оперативного их применения.
1. Osobennosti primeneniya bespilotnyh letatel'nyh apparatov dlya monitoringa ob"ektov neftegazovogo kompleksa / A.V. Kalach [i dr.] // Sibirskij pozharno-spasatel'nyj vestnik. 2022. № 2 (25). S. 111-115.
2. Pupynin V.I., Filimonov P.B. Sostoyanie i problemy primeneniya bespilotnoj aviacii MCHS Rossii // Sovremennye problemy transportno-tekhnologicheskoj i avarijno-spasatel'noj tekhniki v sisteme MCHS: sb. trudov HKHVIII Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. 2018. S. 87-92.
3. Software package for searching people and vehicles using unmanned aerial vehicles / D. Bulatitskiy [et al.] // CEUR Workshop Proceedings. 31. Ser.: GraphiCon 2021 - Proceedings of the 31st International conference on computer graphics and vision. 2021. P. 942-953.
4. Katin O.I., Belozerov V.V. Advantages of using an agro-fire airship for solving problems of agriculture and fire protection // European journal of natural history. 2021. № 2. P. 72-76.
5. Andreichuk A.P., Gurko A.V. Trends in artificial intelligence and robotics technologiesin the arctic: the russian experience // Mining informational and analytical bulletin (scientific and technical journal). 2022. № 10-2. P. 24-38.
6. Control of unmanned aerial vehicles during fire situation monitoring / V.N. Evdokimenkov [et al.] // INCAS Bulletin. 2019. T. 11. № 1. P. 67-73.
7. Kalach A.V., Sysoeva T.P., Lobova S.F. Osnovnye problemy ekspluatacii bespilotnyh letatel'nyh apparatov v hode issledovaniya mesta pozhara i preduprezhdeniya chrezvychajnyh situacij // Aktual'nye problemy pozharnoj bezopasnosti: materialy Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., posvyashch. 85-letiyu obrazovaniya. M.: FGBU VNIIPO MCHS Rossii, 2022. S. 503-512.
8. Intelligent mobile object monitoring by unmanned aerial vehicles / V. Knyaz [et al.] // EUROCON 2019 - 18th International conference on smart technologies. 2019. № 18. P. 8861575.
9. Ajith V.S., Jolly K.G. Unmanned aerial systems in search and rescue applications with their path planning: a review // Journal of physics: Conference series 2. Ser.: 2nd International conference on robotics, intelligent automation and control technologies, RIACT 2021. 2021. P. 012020.
10. Sdn-assisted unmanned aerial system for monitoring sensor data / V. Vishnevsky [et al.] // 12th International congress on ultra modern telecommunications and control systems and workshops (ICUMT). Brno, 2020. P. 313-317.
11. Dudarev A.V. Primenenie BLA v strukture MCHS Rossii dlya predotvrashcheniya likvidacii chrezvychajnyh situacij // Ekologiya i bezopasnost' v tekhnosfere: sovremennye problemy i puti resheniya: sb. trudov Vseros. nauch.-prakt. konf. molodyh uchenyh, aspirantov i studentov. Tomsk, Yurga: Nac. Issled. Tomskij politekhn. un-t; Yurginskij tekhnolog. in-t, 2018. S. 405-407.
12. Al Said N., Gorbachev Y., Avdeenko A. An unmanned aerial vehicles navigation system on the basis of pattern recognition applications-review of implementation options and prospects for development // Software - Practice and Experience. 2021. T. 51. № 7. P. 1509-1517.
13. Zhang J., Huang H. Occlusion-aware uav path planning for reconnaissance and surveillance // Drones. 2021. T. 5. № 3.
14. Shmelova T., Burlaka O., Lazorenko V. Unmanned aerial vehicles for smart cities: estimations of urban locality for optimization flights // Methods and applications of geospatial technology in sustainable urbanism. 2021. P. 444-477.
15. Seraj E., Silva A., Gombolay M. Multi-uav planning for cooperative wildfire coverage and tracking with quality-of-service guarantees // Autonomous agents and multi-agent systems. 2022. T. 36. № 2. P. 1-39.
16. Kalach A.V., Sysoeva T.P. Sistema monitoringa nefte i gazoprovodov // Monitoring, modelirovanie i prognozirovanie opasnyh prirodnyh yavlenij i chrezvychajnyh situacij: sb. materialov Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Krasnoyarsk, 2021. S. 27-30.
17. Shraim H., Awada A., Youness R. A survey on quadrotors: configurations, modeling and identification, control, collision avoidance, fault diagnosis and tolerant control // IEEE Aerospace and electronic systems magazine. 2018. T. 33. № 7. S. 14-33.
18. Noguchi T., Komiya Y. Persistent cooperative monitoring system of disaster areas using uav networks // Proceedings - 2019 IEEE SmartWorld, Ubiquitous Intelligence and Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Internet of People and Smart City Innovation (SmartWorld/UIC/ATC/SCALCOM/IOP/SCI). 2019. P. 1595-1600.
19. Stepanov R.A., Belkin D.S., Perevalov A.S. Perspektivy razvitiya i primeneniya bespilotnyh vozdushnyh sudov v MCHS Rossii // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2017. № 2 (42). S. 36-43.
20. Ultralight paraglider uas for emergency response and remote sensing / A. Salistean [et al.] // Geodesy and mine surveying; photogrammetry and remote sensing; cartography and gis: 19th international multidisciplinary scientific GeoConference SGEM 2019, conference proceedings. Sophia, 2019. P. 1037-1042.
21. Zhirnova N.A., Sharafutdinova E.F. Ispol'zovanie bespilotnyh letatel'nyh apparatov v deyatel'nosti sluzhby poiskovogo i avarijno-spasatel'nogo obespecheniya poletov i MCHS Rossijskoj Federacii // OPEN INNOVATION: sb. statej VII Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. 2018. S. 44-46.
22. Bagazhkov D.I., Naumov A.V., Volkov V.V. Osobennosti ispol'zovaniya bespilotnyh letatel'nyh apparatov v MCHS Rossii // Aktual'nye voprosy sovershenstvovaniya inzhenernyh sistem obespecheniya pozharnoj bezopasnosti ob"ektov: sb. materialov V Vseros. nauch.-prakt. konf. 2018. S. 22-24.
23. Paramonov I.Yu., Kvasov M.N., Shajtor S.A. Metodika planirovaniya poiskovo-spasatel'nyh rabot s ispol'zovaniem sredstv radiomonitoringa vozdushnogo bazirovaniya // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2020. № 8 (236). S. 36-40.
24. Bespilotnye aviacionnye sistemy vertoletnogo tipa i ih taktiko-tekhnicheskie harakteristiki, primenyaemye v sisteme MCHS Rossii: svidetel'stvo o registracii bazy dannyh № 2022623653 ot 23.12.2022 / Sysoeva T.P., Kuharev A.A., Kalach A.V., Ageev P.M., Musienko T.V. Zayavka № 2022623240 ot 30.11.2022.
25. Bespilotnye aviacionnye sistemy samoletnogo tipa i ih taktiko-tekhnicheskie harakteristiki, primenyaemye v sisteme MCHS Rossii: svidetel'stvo o registracii bazy dannyh № 2023620425 ot 01.02.2023 / Sysoeva T.P., Kuharev A.A., Kalach A.V., Ageev P.M., Musienko T.V. Zayavka № 2023620074 ot 18.01.2023.
