Алгоритм просторового керування рухом рою БПЛА з лідером на основі синергетичного підходу
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2025.100.%25pКлючові слова:
синергетичний підхід, рій, безпілотний літальний апарат, лідер, алгоритм керування, потенціал притягування/відштовхування, моделюванняАнотація
Зазначено, що безпілотні літальні апарати (БПЛА) доцільно використовувати у складі роїв (груп) для виконання завдань у складному середовищі з перешкодами в автоматичному або дистанційно-керованому режимі, що потребує алгоритмізації процесу побудови маршрутів руху. Показано, що проблемними аспектами керування роєм БПЛА є їхнє узгодження для виконання єдиного завдання, забезпечення надійності та стійкості зв’язку, оминання складних статичних і динамічних перешкод на маршруті польоту. Проведено аналіз моделей та алгоритмів побудови маршрутів, зокрема тих, що використовують синергетичний підхід, який ґрунтується на відомому місці розташування всіх інших елементів рою. Такий підхід розглянутий лише теоретично і з типовим прикладом для руху у двомірній площині. Запропоновано вдосконалений алгоритм керування на основі синергетичного підходу для тривимірного простору за наявності лідера, що зменшує обчислювальну складність та час проведення розрахунків. Наведено вираз, що формалізує математичну модель визначення прискорення безпілотного літального апарата із групи (рою), що складається із N елементів. Показано, що для реалізації удосконаленого алгоритму побудови маршруту та керування групою визначення місцеположення ведених елементів групи потрібно проводити відносно позицій маршруту її лідера. Реалізація алгоритму перевірена шляхом математичного моделювання в середовищі Ardupilot SITL та проведенням натурного (льотного) експерименту з використанням групи (рою) з трьох БПЛА типу коптер. Запропонований алгоритм просторового керування рухом рою БПЛА з лідером на основі синергетичного підходу дає змогу утримувати елементи групи у просторі в межах цільової оптимальної відстані між ними. Подальшими дослідженнями слід вважати розроблення методики побудови маршрутів для безколізійного пересування груп (роїв) БПЛА на основі запропонованого алгоритму.
Посилання
References
1. Ann S., Kim Y., Ahn J. (2015). Area Allocation Algorithm for Multiple UAVs Area Coverage Based on Clustering and Graph Method. IFAC-PapersOnLine, Vol. 48, Iss. 9, pp. 204–209. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.08.084.
2. Chandran I., Vipin K. (2024). Multi-UAV Networks for Disaster Monitoring: Challenges and Opportunities from a Network Perspective. Drone Systems and Applications, Vol. 12, pp. 1–28, DOI:10.1139/dsa-2023-0079.
3. Ariante G., Ponte S., Papa U., Greco A., Del Core G. (2022). Ground Control System for UAS Safe Landing Area Determination (SLAD) in Urban Air Mobility Operations. Sensors, Vol. 22, Iss. 9:3226. DOI: 10.3390/s22093226.
4. Chepizhenko V., Pavlova S., Pisarchuk A., Zakharin F., Ponomarenko S. (eds. by V. Chepizhenko). (2018). Navigatsiya i upravlenie slozhnimi dinamicheskimi sistemami [Navigation and control of complex dynamic systems]. Kiev: Natsionalnii aviatsionnii universitet, 166 s. / LAP LAMBERT Academic Publishing, 176 p.
5. Poghosyan S., Poghosyan V., Abrahamyan S., Lazyan A., Astsatryan H., Alaverdyan Y., Eguiazarian K. (2024). Cloud-based mathematical models for self-organizing swarms of UAVs: design and analysis. Drone Systems and Applications, Vol. 12, pp. 1–12. DOI:10.1139/dsa-2023-0039.
6. Tang J., Liang Y., Li K. (2024). Dynamic Scene Path Planning of UAVs Based on Deep Reinforcement Learning. Drones, Vol. 8, Iss. 2, 60, pp. 1–21. DOI: 10.3390/drones8020060.
7. Marek D., Paszkuta M., Szyguła J., Biernacki P., Domanski A., Szczygieł M., Król M., Wojciechowski K. (2024). Swarm of Drones in a Simulation Environment – Efficiency and Adaptation. Applied Sciences, Vol. 14, Iss. 9, 3703. DOI: 10.3390/app14093703.
8. Phadke A., Medrano F. A., Sekharan Ch. N., Chu T. (2024). An Analysis of Trends in UAV Swarm Implementations in Current Research: Simulation Versus Hardware. Drone Systems and Applications, Vol. 12, pp. 1–10. DOI: 10.1139/dsa-2023-0099.
9. Campion M., Ranganathan Pr., Faruque S. (2019). UAV Swarm Communication and Control Architectures: A review. Journal of Unmanned Vehicle Systems, Vol. 7(2), pp. 93–106. DOI: 10.1139/juvs-2018-0009.
10. Hu J., Liu K. (2020) Raft consensus mechanism and the applications. Journal of Physics: Conference Series. 5th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP), Vol. 1544, pp. 1–18. DOI:10.1088/1742-6596/1544/1/012079.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 О. Ю. Конорєв, П. А. Марченко
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
