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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
