(untitled) (Науковий журнал «Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів», 2025)
Важливим вектором розвитку сільськогосподарського виробництва є використання штучного інтелекту та автоматизованих систем керування в різних галузях агробізнесу. Головними складовими застосування автоматизованих систем управління є ефективність, спрощення та безпечність людської праці у сільськогосподарському виробництві на різних роботах. Застосування нейромережевого підходу у системі керування різними автоматизованими системами та механізмами дає можливість підвищити ефективність робочого процесу. Метою роботи є підвищення точності траєкторії польоту дрона шляхом розроблення моделі прогнозування траєкторії на основі нейромережевого підходу. За використання набору відеоматеріалів для навчання нейронної мережі було розроблено модель для прогнозування траєкторії польоту БПЛА. За допомогою інструменту 3D-моделювання Blender було створено набір даних, що відображає різні умови навколишнього середовища. Архітектура нейронної мережі включає блоки довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM), які здатні обробляти послідовні дані. Це робить їх ідеальними для прогнозування динамічної траєкторії руху БПЛА. Отримані результати свідчать, що нейронна мережа показалує кращу продуктивність у реальних сценаріях порівняно з традиційними методами прогнозування траєкторії. Інтеграція LSTM дозволила ефективно навчатися та узагальнювати часові дані, фіксуючи складні рухи і взаємодію з навколишнім середовищем. Це дослідження не тільки демонструє можливість використання нейромережевого навчання для прогнозування траєкторії БПЛА, але й управління діями худоби, автоматизованого збирання і сортування врожаю, управління рослинами і ґрунтом тощо. Крім того, прогнозування траєкторії в реальному часі може значно підвищити ефективність і швидкість прийняття рішень. Наукова новизна отриманих результатів полягає в розробці та навчанні моделей на базі нейромережевого підходу спеціально призначених для прогнозування траєкторії польоту дронів. Це дослідження демонструє ефективність запропонованого підходу і його здатність підвищувати точність прогнозування траєкторії БПЛА.