Лєнков, С.В.С.В.ЛєнковГайша, О.О.О.О.ГайшаЛєнков, Є.С.Є.С.Лєнков2026-06-162026-06-162025-11-21Лєнков, С., Гайша, О., Лєнков, Є. (2025). APPLICATION OF FUZZY LOGIC METHODS TO DEVELOP A QUADCOPTER LANDING CONTROL SYSTEM. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка(88), 59–67. https://doi.org/10.17721/2519-481X/2025/88-0510.17721/2519-481X/2025/88-05https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/23311The article addresses a pressing scientific and applied problem related to the automation of the landing process of unmanned aerial vehicles, in particular quadcopters, which today occupy a leading position among the various types of drones and are widely employed in both military and civilian domains. The landing stage constitutes an obligatory phase in the operation of such aircraft, yet at the same time it is one of the most complex, since in its final stage the vehicle must ensure safe contact with a solid surface. Consequently, the development of an effective algorithm and system for automatic quadcopter landing becomes the central objective of the conducted research.Existing landing control solutions based on ultrasonic, infrared, thermal, or radio signals require the use of additional equipment, which complicates their integration into small and medium-sized aerial platforms. In this context, the most rational approach is considered to be the use of the quadcopter’s onboard camera in combination with a specially designed landing marker placed on the platform, constructed from simple geometric figures that are easily recognizable from altitude.To achieve the stated objective, a mathematical model of quadcopter motion was created in the Matlab Simulink environment. This model takes into account the thrust of each of the four propellers, thereby enabling the reproduction of the aircraft’s displacement along the coordinate axes and the simulation of landing scenarios. The automatic control system was implemented using a fuzzy controller, which operates on the basis of three input variables representing the deviations of the current coordinates from the target landing point along the x, y, and z axes. The outputs are expressed as thrust forces for each motor. A total of thirty fuzzy inference rules were constructed, ensuring adequate responsiveness to deviations from the designated trajectory and altitude.Experimental investigations conducted in the modeling environment confirmed the effectiveness of the proposed solution. All tests demonstrated stable guidance of the quadcopter toward the designated marker and successful completion of the landing process. The average value of the static error after landing corresponds to the requirements of the technical specification and is regarded as acceptable for automated landing systems designed for platforms with limited surface area. The dynamics of the process were characterized by the absence of significant oscillations and overshoot, a smooth reduction of speed in the final phase, and reliable attainment of the designated point.The obtained results indicate that the proposed approach possesses substantial practical value and may be effectively employed for the creation of real-world quadcopter landing control systems.У статті розглянуто актуальну науково-прикладну проблему автоматизації процесу посадки безпілотних літальних апаратів, зокрема квадрокоптерів, які сьогодні посідають провідне місце серед різновидів дронів та знаходять широке застосування як у військовій, так і у цивільній сферах. Етап посадки є обов’язковою фазою експлуатації апарату, але водночас однією з найбільш складних, адже в її завершальній частині апарат має забезпечити безпечний контакт з твердою поверхнею. Саме тому розробка ефективного алгоритму та системи автоматичної посадки квадрокоптерів виступає ключовою метою проведеного дослідження.Існуючі рішення по управлінню посадкою, засновані на ультразвукових, інфрачервоних, теплових чи радіосигналах, потребують додаткового обладнання, що ускладнює застосування їх на малих і середніх літальних апаратах. У цьому контексті найбільш раціональним підходом визнається використання штатної камери квадрокоптера та спеціально розробленого маркера на посадковій платформі, що складається з простих геометричних фігур, легко розпізнаваних з висоти.Для досягнення мети створена математична модель руху квадрокоптера у середовищі Matlab Simulink. У моделі враховано тягу кожного з чотирьох пропелерів, що дозволяє відтворити переміщення апарату вздовж координатних осей та відпрацювати сценарії посадки. Система автоматичного керування реалізована на основі нечіткого регулятора, для якого визначено три вхідні змінні – відхилення поточних координат від цільової точки посадки за осями x, y та z. На виході формуються керуючі впливи у вигляді сил тяги для кожного двигуна. Всього побудовано 30 правил нечіткого виведення, які забезпечують адекватне реагування на відхилення від цільової траєкторії та висоти.Проведені експериментальні дослідження у середовищі моделювання засвідчили ефективність запропонованого рішення. Усі тести показали стабільне спрямування квадрокоптера до позначеного маркера та успішне завершення процесу посадки. Середнє значення статичної похибки після посадки відповідає вимогам технічного завдання і вважається прийнятним для автоматизованих систем посадки на обмежені за площею платформи. Динаміка процесу характеризувалася відсутністю значних коливань і перевищень, плавним зниженням швидкості у фінальній фазі та впевненим досягненням позначеної точки.Отримані результати свідчать, що запропонований підхід має достатню практичну цінність та може бути використаний для створення реальних систем керування посадкою квадрокоптерів.enБПЛАквадрокопотеравтоматична посадкаШІ управліннянечітка логікаUAVquadcopterautomatic landingAI controlfuzzy logicСтаття