Використання штучного інтелекту для децентралізованого керування гетерогенним роєм безпілотних літальних апаратів в умовах нестабільного комунікаційного середовища
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.47.2025.340162Ключові слова:
безпілотні літальні апарати, децентралізоване керування гетерогенним роєм, нестабільний канал керування, машинне навчання з підкріпленнямАнотація
Досліджується проблема частково успішного або не успішного виконання місії кількома дронами, що керуються централізовано окремими операторами в умовах нестабільно калалу керування. Запропоновано підхід децентралізованого керування гетерогенним роєм безпілотних літальних апаратів (БПЛА) за допомогою штучного інтелекту в умовах нестабільного зв'язку. Гетерогенність рою, що складається з БПЛА з різними можливостями, ускладнює координацію, а перебої у комунікації вимагають високого рівня автономності кожного апарата. Запропоновано підхід, що базується на методах машинного навчання з підкріпленням, які дозволяють БПЛА самостійно приймати рішення та адаптуватися до змін у середовищі та складі рою. Такий підхід підвищує стійкість, ефективність та відмовостійкість системи, дозволяючи виконувати складні завдання, такі як розвідка, моніторинг та пошуково-рятувальні операції, без покладання на централізований вузол управління. Основна увага приділяється розробці алгоритмів, що забезпечують ефективну взаємодію та колективне виконання завдань навіть за умов часткової або повної втрати зв'язку між окремими апаратами або втрати окремих апаратів.
Бібл. 9, іл. 1
Посилання
Akhaladze A.E. Using IoT to synchronize flight trajectories of drones // Adaptive automatic control systems. 2021. No. 39. C.20-26 URL: http://asac.kpi.ua/article/view/247381, https://doi.org/10.20535/1560-8956.39.2021.247381
Akhaladze A.E. Synchronization of flight trajectories based on the "Internet of Things" architecture when implementing swarm control Adaptive automatic control systems. 2022. No. 40. C. URL: http://asac.kpi.ua/article/view/261536, https://doi.org/10.20535/1560-8956.40.2022.261536
Liu, S., Zou, C., & Song, Y. (2019). Multi-objective optimization of UAV path planning based on genetic algorithm. Complexity, 2019, 1-15 URL: https://www.researchgate.net/ publication/322920720_Multi-objective_genetic_algorithm_ for_civil_ UAV_path_planning_ using_3G_communication_networks
Changxi Zhu, Mehdi Dastani, Shihan Wang. A survey of multi‑agent deep reinforcement learning with communication. // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2024. 38:4 URL: https://doi.org/10.1007/s10458-023-09633-6
Yang Y., Ma C., Ding Z., McAleer S., Jin C., Wang J. Game-Theoretic Multiagent Reinforcement Learning // arXiv preprint arXiv:2011.00583. 2020. URL: https://arxiv.org/abs/ 2011.00583
Agar, D., Grubba, G., & contributors. (2023). QGroundControl (Version 4.2.0) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://github.com/mavlink/qgroundcontrol
NVIDIA Corporation. (2025). Jetson Nano developer kit: Technical specifications [Electronic resource]. Retrieved July 25, 2025, from https://developer.nvidia.com/ embedded/jetson-nano-developer-kit
Mason, L., Wolf, L., & contributors. (2024). MAVLink: Micro air vehicle communication protocol (Version 2.0) [Electronic resource]. Retrieved July 25, 2025, from https://mavlink.io/en/
Open Source Robotics Foundation. (2023). Robot Operating System (ROS) (Humble Hawksbill) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://www.ros.org/
Mei, L., Takasu, T., & contributors. (2024). MAVROS: MAVLink extendable communication node for ROS (Version 1.16.0) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://github.com/mavlink/mavros
Bradski, G., Pisarevsky, V., & contributors. (2024). OpenCV: Open-source computer vision library (Version 4.9.0) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://opencv.org/
Qin, T., Li, P., & Shen, S. (2023). VINS-Fusion: Robust visual–inertial navigation system (Version 1.0.0) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion
Yu, C., Velu, A., Vinitsky, E., et al. (2021). MAPPO: Multi-agent proximal policy optimization (arXiv preprint arXiv:2103.01955). Retrieved July 25, 2025, from https://arxiv.org/abs/2103.01955
Open Source Robotics Foundation. (2023). Gazebo: 3-D robotics simulator (Version 11.15.0) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://gazebosim.org/
ArduPilot Development Team. (2024). SITL (Software-in-the-Loop) simulator (Version 4.2) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://ardupilot.org/dev/docs/ sitl-simulator-software-in-the-loop.html
ArduPilot Development Team. (2024). ArduPilot: Open-source autopilot software (Version 4.4.0) [Computer software]. Retrieved July 25, 2025, from https://ardupilot.org/
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 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.
