Енергоефективна автономна безпілотна система відбору проб води для екологічного моніторингу
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.46.2025.323886Ключові слова:
інформаційна система, БПЛА, дрон, октокоптер, відбір проб води, моніторинг довкілля, оптимізація траєкторії, MATLAB, автономна навігація, уникнення перешкод, енергоефективне керуванняАнотація
Розроблено енергоефективну автономну безпілотну систему для відбору проб води. В системі інтегровано алгоритми оптимізації траєкторії та автономну навігацію для здійснення точного та екологічно чистого збору проб води.
За допомогою MATLAB виконане моделювання дрона за різних умов довкілля. Завдяки оптимізованим маршрутам польоту та збільшенню точності навігації (до ± 0,2 м) зменшено споживання енергії до 28%. Система є перспективним рішенням для автономного моніторингу довкілля, з можливістю застосування у важкодоступних місцях, або, коли необхідна мінімальна участь людини. Подальша робота має зосереджуватися на створенні дослідного зразка та польових випробуваннях.
Бібл. 8, іл. 7
Посилання
Поліщук М.М., Ролік О.І. Дрон для екологічного моніторингу стану водойм / Екологічні науки, № 4(55), 2024. – с. 22–29. URL: https://doi.org/10.32846/2306-9716/2024.eco.4-55.3
Evaluation of a UAV-Assisted Autonomous Water Sampling / C. Koparan та ін. // Water. 2018. № 10 (655). C.1 –16. URL: https://doi.org/10.3390/w10050655
Massoum, Feng C. AquaFly Project: Autonomous Multi-Drone Water Sampling with a Payload Deployment and Retraction Mechanism // Unmanned Systems. 2024. № 02 (1). C.1 –13. URL: https://doi.org/10.1142/S230138502550058X
He Y., Hou T., Wang M. A new method for unmanned aerial vehicle path planning in complex environments // Sci Rep. 2024. № 14. C.1 –12. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-024-60051-4
A Comprehensive Review of Energy-Efficient Techniques for UAV-Assisted Industrial Wireless Networks / Y. Zhang та ін. // Energies. 2024. № 17(18). C.1 –31. URL: https://doi.org/10.3390/en17184737
Obstacle Avoidance-Based Autonomous Navigation of a Quadrotor System / M. Alanezi та ін. // Drones. 2022. № 6. C.1 –19. URL: https://doi.org/10.3390/drones6100288
Autonomous Navigation and Obstacle Avoidance for Small VTOL UAV in Unknown Environments / C. Chen та ін. // Symmetry. 2022. № 14. C.1 –45. URL: https://doi.org/10.3390/sym14122608
Albrekht Y., Pysarenko A. Decision-making Heterogeneous UAV Swarm system with Neural Network-Enhanced Reinforcement Learning // Вісник Херсонського національного технічного університету. 2023. № 4. C.217–222. URL: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2023.4.25
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
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.
