Эффективное решение задач в ближней тактической зоне возможно только с помощью многофункциональных комплексов (МК). Классический подход создания МК предполагает интегрирование на единой платформе необходимых систем, имеющих высокую надежность. Так, комплекс противовоздушной обороны (ПВО) объединяет на одном носителе следующие системы: радиолокационную станцию, оптико-электронную систему, полезную нагрузку. Однако практика показала, что высоконадежный и многофункциональный комплекс, включающий ряд дорогих и сложных систем, может быть выведен из строя дешевым беспилотным летательным аппаратом (БПЛА) [2].

Современные тактики проведения специальных операций определили новую тенденцию построения сложных многоуровневых систем, отличительными особенностями которых являются:

1. Распределение функционала между несколькими информационно взаимосвязанными роботизированными платформами.
2. Применение в конструкции МК устройств и систем общепромышленного назначения.

Альтернативный способ построения МК формирует у них новые свойства:

— гибкость — возможность построения (перестроения) МК из платформ с функционалом, требующимся для решения целевой задачи;

— легкая воспроизводимость — изготовление общепромышленных ключевых узлов и систем, а не по специальному заказу;

— дешевизна — применение массовой продукции вместо систем, сделанных по специальному заказу;

— массовость — возможность изготавливать целевые платформы в больших количествах.

Ключевым фактором эффективной работы МК с функционалом, распределенным между наземными роботизированными платформами (НРП), является способность точно определять свое месторасположение в любой тактической обстановке [3].

Таким образом, задача по формированию навигационно-информационного поля (НИП) НРП СН является актуальной.

Функциональная принадлежность НРП СН в рамках МК может быть разнообразной. Однако независимо от функционала НРП СН должны решать типовые задачи, связанные с перемещением полезной нагрузки:

1. Перемещение между двумя заданными точками:

— по знакомой (подготовленной) местности;

— по незнакомой местности;

— по жестко заданному маршруту;

— по динамическому маршруту, построенному НРП СН исходя из тактической обстановки.

2. Объезд препятствий:

— статические объекты;

— динамические объекты (люди, животные, техника).

3. Парковка — точное позиционирование относительно заданного объекта.
4. Ожидание.
5. Зарядка аккумуляторной батареи.

Движение между двумя заданными точками подразумевает задание начальной и конечной точки маршрута. Навигация по знакомой местности предполагает предварительную подготовку карты, определение на карте реперных точек с жестко привязанными координатами, формирование на местности специальной знакографической информации или создание локального навигационного поля. Для движения НРП СН по такому участку не требуется много датчиков. В большинстве случаев достаточно комбинированной работы RGB-камеры и инерционной системы (ИНС). Для того чтобы карта окружения была достоверна, ее необходимо периодически обновлять [5].

Движение в условиях неизвестного или частично неизвестного окружения на практике встречается чаще. Такой тип движения требует уточнения карты на ходу и расширенного набора источников навигационной информации.

Движение по заранее заданному маршруту НРП СН могут выполнять в случаях тщательной предварительной подготовки и получения полного набора информации о препятствиях и тактической обстановке. Такой тип движения является наиболее предсказуемым и безопасным.

Движение по динамическому маршруту не требует заранее составленной точной карты. Карта может составляться или уточняться по ходу движения транспортного средства (ТС) от начальной к конечной точке. Примером такого типа ТС является робот-курьер, количество маршрутов которого слишком велико, чтобы их можно было задать заранее, а карта может быстро изменяться ввиду тактической обстановки [6].

На практике движение НРП СН может быть комбинированного типа в зависимости от внешних условий и исходных данных.

Объезд препятствий рассматривается как отдельная задача, потому что объекты могут быть динамичными и вести себя непредсказуемо. Решение такой задачи должно происходить в реальном времени. Задача объезда препятствий может возникнуть у любого типа НРП СН. Минимальным набором устройств для решения этой задачи является RGB-камера и дальномер.

Парковка также является задачей, в которой время принятия решения сильно ограничено, при этом важна точность определения положения и ориентации ТС относительно объектов окружающей среды.

Ожидание и зарядка — две наиболее простые задачи, которые требуют понимания, что транспортное средство никуда не двигается. Такая задача может быть решена с помощью одной из систем: RGB-камера, ультразвуковые датчики, ИНС или ГНСС-модуль.

Исходя из перечня типовых задач, решаемых НРП СН, задачи навигации целесообразно классифицировать по зонам:

— дальняя навигация — навигация НРП СН относительно целевой точки назначения;

— средняя навигация — навигация НРП СН относительно препятствий, возникающих на маршруте;

— ближняя навигация — обеспечение движения НРП СН с учетом внешних воздействующих факторов (ветер, уклоны, особенности подстилающей поверхности).

Классификация зон навигации с требуемыми параметрами для осуществления движения и частота обновления этих параметров представлены в таблице 1.

Таблица 1

Классификация зон навигации

Особенности задач, решаемых в каждой навигационной зоне НРП СН, формируют требования к информации. Требования к информации для каждой навигационной зоны представлены в таблице 2.

Таблица 2

Требования к информации для каждой навигационной зоны

Формирование навигационно-информационного поля (НИП) НРП СН возможно на основе данных, полученных с ряда сенсорных систем: ГНСС-приемников, ИНС, лидаров, камер, Wi-Fi-роутеров (локальной системы координат), GSM-датчиков, ArUco-маркеров, ультразвуковых датчиков расстояния, датчиков вращения колес, радиомаяков и RFID-меток [4]. Параметры, измеренные системами, представлены в таблице 3.

Каждая из этих систем имеет свои преимущества и ограничения использования, вызванные накоплением ошибки, зависимостью от внешних климатических и механических факторов, ограничением зон покрытия и скоростью передачи сигнала, зависимостью от освещения. Преимущества и ограничения систем формирования НИП представлены в таблице 4. Наличие ограничений приводит к тому, что ни одна из систем по отдельности не позволяет управлять НРП СН в автономном режиме. Таким образом, для стабильного решения навигационной задачи необходимо дублирование навигационной информации и комплексное применение нескольких систем [1].

Таблица 3

Параметры, получаемые от навигационно-информационных систем НРП СН

Таблица 4

Преимущества и ограничения навигационно-информационных систем НРП СН

Учитывая, что одни и те же физические параметры измеряются различными сенсорами НРП СН, целесообразно сформировать карту НИП НРП СН, которая отражает достаточный набор навигационной информации для решения различных задач. Карта НИП для типовых задач представлена в таблице 5.

Таблица 5

Карта НИП для типовых задач НРП СН

Проведенный анализ показывает, что тенденция развития НРП СН заключается в росте их количества и разнообразия выполняемого функционала. Очевидно, что развитие НРП СН будет происходить по следующим направлениям:

1. Миниатюризация платформ и дробление функционала систем, ранее располагавшихся на одной платформе.
2. Удешевление и массовость НРП СН вплоть до управляемых (движущихся) минных полей, которые будут позволять конфигурировать (переконфигурировать) поле в зависимости от тактической обстановки и задач.

Таким образом, в ближайшей перспективе возникнет многократный рост участников движения в виде НРП СН, а следовательно, возникает необходимость организации управлением движения с учетом многофакторности, решаемых задач перемещения, смены позиций, потерь, изменений ландшафта и т. д.

Повышение количества НРП СН и многообразие функциональных задач резко повышает значимость формирования НИП в различных системах координат (относительной и абсолютной) с учетом ценовых ограничений.

Вывод:

В новых условиях потребуется системный анализ задач всего поля свойств перспективных НРП СН и способов решения навигационных задач на базе традиционных методов и путем выработки новых комбинированных подходов.

Литература:

1. Гладышевский В. Л., Горгола Е. В., Лысенко В. В., Митякова Е. Е. Экономическое моделирование и эмпирический подход к решению проблемы оптимизации соотношения ресурсного обеспечения обороны страны и экономического роста // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. — 2017. — Т. 13, вып. 1. — С. 59–76. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-modelirovanie-i-empiricheskiy-podhod-k-resheniyu-problemy-optimizatsii-sootnosheniya-resursnogo-obespecheniya-oborony (дата обращения: 23.08.2025).
2. Справочник по терминологии в оборонной сфере // Министерство обороны Российской Федерации: официальный сайт. — URL: https://dictionary.mil.ru/folder/123101/item/127817/ (дата обращения: 09.10.2025).
3. Эксперт по дронам оценил состояние индустрии БПЛА Евросоюза [Электронный ресурс] // Известия, 28.05.2025. — Режим доступа: https://iz.ru/1894509/2025–05–28/ekspert-po-dronam-otcenil-sostoianie-industrii-bpla-evrosoiuza (дата обращения: 23.08.2025).
4. Ansys.com. «How MBSE is Used in Aerospace Engineering». 16.03.2021. URL: https://www.ansys.com/blog/mbse-aerospace-engineering
5. GlobeNewswire. «Military Simulation And Virtual Training Global Market Report 2025». 31.07.2025. URL: https://www.globenewswire.com/news-release/2025/07/31/3125105/28124/en/Military-Simulation-And-Virtual-Training-Global-Market-Report-2025-Modernization-VR-Adoption-Cyber-Warfare-Training-Scenario-Based-Learning-and-AI-Integration-Fueling-Growth-Foreca.html
6. UAV flight training and simulation market research report information by application (civil & commercial, defense & military, and homeland security), by UAV type (HALE UAV and MALE UAV), and by region (North America, Europe, Asia-Pacific, and rest of the world) — market forecast till 2030 [Электронный ресурс]. — Market Research Future, 2019. — Режим доступа: https://www.marketresearchfuture.com/reports/uav-flight-training-and-simulation-market-1239 (дата обращения: 23.08.2025).