РЕАЛІЗАЦІЯ ОПТИМАЛЬНОЇ РЕКОНФІГУРАЦІЇ РОЮ БПЛА
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-9130.2024.1.302679Ключові слова:
БПЛА, рій, оптимальна реконфігурація, мінімальна тривалість перельоту, запобігання зіткненьАнотація
Сьогодні застосування БПЛА коптерного типу у різних галузях господарства є економічно виправданим та інколи безальтернативним.
Наступним кроком до підвищення ефективності такої технології є використання груп БПЛА, об'єднаних однією задачею. Якщо такі групи
містять велику кількість апаратів, розташованих досить щільно, їх називають роями. Наочним загально відомим прикладом застосування
роїв квадрокоптерів є створення у небі візуальних образів та їх перетворення за певною програмою. Очевидно, що можливості таких
структур набагато ширші і вони мають дуже гарні перспективи у майбутньому. Але для реалізації таких можливостей необхідно розв'язати
низку задач, починаючи з методів отримання та обміну поточної інформацією між членами групи, закінчуючи стратегічним плануванням та
оперативним керуванням окремими апаратами. Ці задачі обтяжуються додатковими умовами безпеки та оптимальності функціонування. В
даній статті розглянуте моделювання оптимальної реконфігурації великої групи БПЛА із фактичного початкового стану у бажаний
кінцевий. Для кожного апарату визначається кінцева точка, в яку він буде рухатись. Така задача має не єдиний розв'язок, тому додано
критерій оптимальності – тривалість повної реконфігурації, яку треба мінімізувати. Задача розглядається в умовах однакової та постійної
швидкості польоту усіх БПЛА коптерного типу. Аналіз усіх варіантів є неможливим, бо обчислювальна складність такого методу
пропорційна N факторіал, де N – кількість БПЛА в групі. Розроблено квазіоптимальний метод, складність якого пропорційна N. Шляхом
статистичного моделювання доведена його ефективність, яку можна порівняти із ефективністю оптимального методу. Отримано також
непрямі оцінки його ефективності у загальному випадку. Розглянуто конкретні приклади реконфігурації рою. Описано та досліджено
алгоритм запобігання зіткнень БПЛА під час руху за призначеними траєкторіями. Отримані результати є складовою частиною комплексу
задач з навігації та управління БПЛА в умовах великої щільної групи.
Посилання
Pogudina O., Methodology of formation of the intelligent component of the agent system of a swarm of unmanned aerial vehicles: monograph / O. K. Pogudina, D. M. Krytskyi, A. M. Bykov, T. A. Plastun, M. V. Pivovar. – Kharkiv, 2021. – 211 p.
Uspenskyi V., Controlled Flight Model of Hybrid Multicopter for Computer Implementation / V. B. Uspenskyi, N. V. Shyriaieva // 2022 IEEE 3rd KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), pp. 1–7. https://doi.org/10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916487
Uspenskyi V., Relative navigation of UaAV in a swarm / V.B. Uspenskyi N. V. Shyriaieva // 2023 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), Kharkiv, pp. 1-5. https://doi.org/10.1109/KhPIWeek61412.2023.10312895
Uspenskyi V., Optimal Reconfiguration Planning for Large UAV Groups / V. B Uspenskyi, N. V. Shyriaieva // 2023 IEEE International Workshop on Technologies for Defense and Security (TechDefense), Rome, Italy, 2023, pp. 203-208. ttps://doi.org/10.1109/TechDefense59795.2023.10380899
Campion M. UAV swarm communication and control architectures: a review / M. Campion, P. Ranganathan, S. Faruque // Journal of Unmanned Vehicle Systems, 2018, 7(2), pp. 93–106. https://doi.org/10.1139/juvs-2018-0009
Feng Q., Resilience optimization for multi-UAV formation reconfiguration via enhanced pigeon-inspired optimization / Q. Feng, X. Hai, Bo Sun, Yi Ren, Z. Wang, D. Yang, Y. Hu, R. Feng // Chinese Journal of Aeronautics, 2022, volume 35, issue 1, pp. 110–123. ttps://doi.org/10.1016/j.cja.2020.10.029
Wubben J., Toward secure, efficient, and seamless reconfiguration of UAV swarm formations / J. Wubben, P. Aznar, F. Fabra, C. T. Calafate, J.-C. Cano, P. Manzoni // 2020 IEEE/ACM 24th International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications (DS-RT), Prague, Czech Republic, 2020, pp. 1–7. https://doi.org/10.1109/DS-RT50469.2020.9213669
Liu H., A Formation Reconfiguration Algorithm for Multi-UAVs Based on Distributed Cooperative Coevolutionary with an Adaptive Grouping Strategy / H. Liu, F. Liu, X. Zhang, X. Guan, J. Chen // Chinese Journal of Electronics, 2020, vol.29, no.5, pp.841–851. https://doi.org/10.1049/cje.2020.07.006
Gao, C., Hybrid swarm intelligent algorithm for multi-UAV formation reconfiguration / C. Gao, J. Ma, T. Li et al. // Complex Intell. Syst, 2023, 9, pp. 1929–1962. https://doi.org/10.1007/s40747-022-00891-7
Zhen X., Rotary unmanned aerial vehicles path planning in rough terrain based on multi-objective particle swarm optimization / X. Zhen, Z. Enze, C. Qingwei // Journal of Systems Engineering and Electronics, 2020, vol. 31, no. 1, pp. 130-141. https://doi.org/10.21629/JSEE.2020.01.14
Iqbal M., Motion Planning of UAV Swarm: Recent Challenges and Approaches / Mubashir Iqbal, Muhammad Zain Anwar Ali, Rehan Khan, and Muhammad Shafiq // Aeronautics – New Advances, 2022. IntechOpen. doi:10.5772/intechopen.106270.
Chandran N., Review on Type of Sensors and Detection Method of Anti-Collision System of Unmanned Aerial Vehicle / N. Chandran, M. Sultan, A. Łukaszewicz, F. Shahar, A. Holovatyy, W. Giernacki // Sensors (Basel), 2023. https://doi.org/10.20944/preprints202307.0087.v1
Sato G., Collision Avoidance Method for Multirotor Small Unmanned Aircraft Systems in Multilateration Environments / G. Sato, H. Yokoi, D. Toratani, T. Koga // 2023 IEEE 15th International Symposium on Autonomous Decentralized System (ISADS), Mexico City, Mexico, 2023. https://doi.org/10.1109/ISADS56919.2023.10092170
Fu XiaoWei, Obstacle avoidance and collision avoidance of UAV swarm based on improved VFH algorithm and information sharing strategy / XiaoWei Fu, ChenYuan Zhi, Di Wu // Comput. Ind. Eng., 2024. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109761
Xueqi Gui, UAV Swarm Obstacle Avoidance Algorithm Based on Visual Field and Velocity Guidance / Gui Xueqi, Li Chuntao // Journal of System Simulation, 2024, 36(3), pp. 545-554
