Статья

Статья анализирует современные системы управления беспилотными аппаратами, уделяя особое внимание многоагентным системам. Представлена классификация автономных транспортных средств и их специфические задачи. Обсуждаются основные методы машинного обучения и ИИ для управления роями: различные варианты обучения с подкреплением (RL, DPPO, MADDPG, A3C и др.). Рассмотрены архитектуры управления (включая системы actor-critic), подходы к навигации и локализации (SLAM, GNSS, метки) для промышленных решений, а также роль компьютерного зрения (YOLOv5). Делается вывод о необходимости комбинированного подхода, сочетающего распределенные вычисления для глобальных задач и локальную автономию агентов