МЕТОДИКА ОБҐРУНТУВАННЯ ОСНОВНИХ ТАКТИКО-ТЕХНІЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМ ТЕХНІЧНОГО ЗОРУ ВІЙСЬКОВИХ ЛОГІСТИЧНИХ БЕЗПІЛОТНИХ КОМПЛЕКСІВ

У статті представлено результати розроблення методики, призначеної для кількісного обґрунтування основних тактико-технічних характеристик (ТТХ) систем технічного зору (СТЗ) військових логістичних безпілотних комплексів (ЛБК). Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком засобів безпілотної авіації та критичною потребою в автоматизації процесів логістичного забезпечення військ у складних умовах сучасного поля бою. Особливу увагу приділено функціонуванню ЛБК в умовах активної протидії противника, зокрема в середовищах із придушеними або спотвореними сигналами глобальних навігаційних супутникових систем (ГНСС).

У роботі доведено, що за таких умов СТЗ стає безальтернативним джерелом інформації для автономної навігації, орієнтування на місцевості та безпечного виконання зльоту й посадки на непідготовлені майданчики. Наукова новизна дослідження полягає у запропонованій ієрархічній структурі ТТХ, яка охоплює три взаємопов’язані рівні: системний (загальна ефективність виконання логістичної місії), підсистемний (параметри обробки зображень та розпізнавання об'єктів) та компонентний (технічні параметри оптико-електронних датчиків, обчислювальних модулів та об'єктивів). Математичну основу методики складають розроблені аналітичні залежності для розрахунку граничних дальностей виявлення, розпізнавання та ідентифікації об’єктів.

Підсумком дослідження є сформульований узагальнений алгоритм обґрунтування ТТХ, що забезпечує системний зв'язок між імовірністю успішного виконання завдання та технічними параметрами сенсорних підсистем. Результати роботи можуть бути безпосередньо використані під час формування технічних завдань на розроблення новітніх ЛБК, проведення державних випробувань, а також для прийняття обґрунтованих рішень щодо закупівлі безпілотних комплексів для потреб Збройних Сил України, що дозволить підвищити ефективність логістичних операцій.

Ключові слова: логістичний безпілотний комплекс; система технічного зору; тактико-технічні характеристики; військова логістика; радіоелектронна боротьба; методика; виявлення об'єктів; навігація.

ПОВНИЙ ТЕКСТ СТАТТІ

Список використаних джерел

1. Johnson J. Analysis of image forming systems. Proceedings of the Image Intensifier Symposium. Fort Belvoir, 2008. P. 244–273.

2. Holst G. C. Electro-Optical Imaging System Performance. 6th ed. JCD Publishing, 2017. 536 p.

3. Redmon J., Farhadi A. YOLOv3: An Incremental Improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767. 2018.

4. Scaramuzza D., Fraundorfer F. Visual Odometry. IEEE Robotics & Automation Magazine. 2011. Vol. 18(4). P. 80–92.

5. Thrun S. Probabilistic Robotics: Sensor Fusion and Perception. MIT Press, 2023. 650 p.

6. Синєглазов В. М., Васильєв В. В. Безпілотні авіаційні комплекси: навч. посіб. Київ: НАУ, 2019. 292 с.

7. Ткаченко В. М. Використання Edge AI для обробки відеоданих на борту БпЛА. Технічні науки та технології. 2025. № 1. С. 45–53.

8. ДСТУ-В 9012:2025. Вимоги до систем технічного зору наземних роботизованих комплексів. Київ: Держстандарт, 2025.

9. Панченко С. В. Інтеграція систем технічного зору в контур управління логістичних безпілотників. Військово-технічний збірник. 2024. Вип. 30. С. 12–19.

Hassanalian M., Abdelkefi A. Classifications, applications, and design challenges of drones: A review.

10. Progress in Aerospace Sciences. 2017. Vol. 91. P. 99–131. DOI: https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2017.04.003

11. Vollmer M., Möllmann K.-P. Infrared Thermal Imaging: Fundamentals, Research and Applications. 2nd ed. Weinheim : Wiley-VCH, 2018. 612 p. DOI: https://doi.org/10.1002/9783527693306

12. Shakhatreh H., Sawalmeh A. H., Al-Fuqaha A., Dou Z., Almaita E., Khalil I., Othman N. S., Khreishah A., Guizani M. Unmanned aerial vehicles (UAVs): A survey on civil applications and key research challenges. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 48572–48634. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2909530

13. Rogalski A. Infrared and Terahertz Detectors. 3rd ed. Boca Raton : CRC Press, 2019. 1092 p. DOI: https://doi.org/10.1201/b21881

14. Redmon J., Farhadi A. YOLOv3: An incremental improvement : preprint. 2018. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.02767 (дата звернення: 10.05.2025).

15. Sze V., Chen Y.-H., Yang T.-J., Emer J. S. Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey. Proceedings of the IEEE. 2017. Vol. 105, No. 12. P. 2295–2329. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2017.2761740

16. Goodfellow I. J., Shlens J., Szegedy C. Explaining and harnessing adversarial examples. Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR 2015). San Diego, 2015. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1412.6572

17. Mayer J. D., Linder B. Unmanned systems in modern warfare: Operational lessons from recent conflicts. Journal of Military Technology. 2023. Vol. 6, No. 2. P. 45–68. DOI: https://doi.org/10.21236/ada629181

18. Friedenthal S., Moore A., Steiner R. A Practical Guide to SysML: The Systems Modeling Language. 3rd ed. Waltham : Morgan Kaufmann, 2014. 610 p. DOI: https://doi.org/10.1016/C2013-0-15462-X

References

1. Johnson, J. (2008). Analysis of image forming systems. Proceedings of the Image Intensifier Symposium, 244–273.

2. Holst, G. C. (2017). Electro-optical imaging system performance (6th ed.). JCD Publishing.

3. Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An incremental improvement. arXiv. https://arxiv.org/abs/1804.02767

4. Scaramuzza, D., & Fraundorfer, F. (2011). Visual odometry. IEEE Robotics & Automation Magazine, 18(4), 80–92.

5. Thrun, S. (2023). Probabilistic robotics: Sensor fusion and perception. MIT Press.

6. Syniehlazov, V. M., & Vasyliev, V. V. (2019). Bezpilotni aviatsiini kompleksy. NAU.

7. Tkachenko, V. M. (2025). Vykorystannia Edge AI dlia obrobky videodanykh na bortu BpLA. Tekhnichni nauky ta tekhnolohii, 1, 45–53.

8. DSTU-V 9012:2025. (2025). Vymohy do system tekhnichnoho zoru nazemnykh robotyzovanykh kompleksiv. Derzhstandart.

9. Panchenko, S. V. (2024). Intehratsiia system tekhnichnoho zoru v kontur upravlinnia lohistychnykh bezpilotnykiv. Viiskovo-tekhnichnyi zbirnyk, 30, 12–19.

10. Hassanalian, M., & Abdelkefi, A. (2017). Classifications, applications, and design challenges of drones: A review. Progress in Aerospace Sciences, 91, 99–131. https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2017.04.003

11. Vollmer, M., & Möllmann, K.-P. (2018). Infrared thermal imaging: Fundamentals, research and applications (2nd ed.). Wiley-VCH. https://doi.org/10.1002/9783527693306

12. Shakhatreh, H., Sawalmeh, A. H., Al-Fuqaha, A., Dou, Z., Almaita, E., Khalil, I., Othman, N. S., Khreishah, A., & Guizani, M. (2019). Unmanned aerial vehicles (UAVs): A survey on civil applications and key research challenges. IEEE Access, 7, 48572–48634. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2909530

13. Rogalski, A. (2019). Infrared and terahertz detectors (3rd ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/b21881

14. Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An incremental improvement. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.02767

15. Sze, V., Chen, Y.-H., Yang, T.-J., & Emer, J. S. (2017). Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey. Proceedings of the IEEE, 105(12), 2295–2329. https://doi.org/10.1109/JPROC.2017.2761740

16. Goodfellow, I. J., Shlens, J., & Szegedy, C. (2015). Explaining and harnessing adversarial examples. In Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR 2015). https://doi.org/10.48550/arXiv.1412.6572

17. Mayer, J. D., & Linder, B. (2023). Unmanned systems in modern warfare: Operational lessons from recent conflicts. Journal of Military Technology, 6(2), 45–68. https://doi.org/10.21236/ada629181

18. Friedenthal, S., Moore, A., & Steiner, R. (2014). A practical guide to SysML: The systems modeling language (3rd ed.). Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/C2013-0-15462-X

Дата першого надходження статті до видання 18.04.2026
Дата прийняття статті до друку 26.06.2026
Дата публікації 01.07.2026

© Шкурпіт О.М., Абрамов С.В., Бачинський В.В. 2026
Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)