МЕТОДЫ СБОРА ДАННЫХ СРЕДСТВАМИ БПЛА ПРИ МОНИТОРИНГЕ ТРУДНОДОСТУПНОЙ МЕСТНОСТИ
Аннотация
Предложены методика и метод построения модели исследуемой территории в виде конечной совокупности покрывающих ее зон (участков), отличающиеся тем, что все участки имеют форму прямоугольников. В работе рассматривается методы формирования на поле большой площади минимального набора участков, полностью покрывающих доступную территорию, исследуемую датчиками беспилотных летательных аппаратов. Размеры, ориентация и взаимное расположение участков направлены на минимизацию времени их исследования. В общем случае маршрут M представляет последовательную совокупность линейных отрезков. Разбиение маршрута M на отрезки осуществляется с помощью множества опорных точек P. Разработана методология и алгоритм построения оптимального маршрута беспилотного летательного аппарата, на основе метода муравьиной колонии. Разработаны механизмы управления перемещениями беспилотного летательного аппарата по маршруту. В общем случае маршрут M представляет последовательную совокупность линейных отрезков. Отрезок пути (траектории маршрута) беспилотного летательного аппарата над исследуемым участком территории, подвергаемым сканированию (исследованию), назван рабочим, а отрезок пути (траектории) беспилотного летательного аппарата над территорией, не подвергаемой сканированию, (исследованию) называется холостым. В общем случае маршрут представляет чередующуюся последовательность рабочих и холостых отрезков, поочередно сменяющих друг друга. Разработана методология и алгоритм перемещения беспилотного летательного аппарата между опорными точками отрезка, соответствующими опорным точкам. Процедура поиска решения представляется в виде двух алгоритмов: алгоритм 1 поведения муравьиной колонии; алгоритм 2 поведения агента. Процесс перемещения беспилотного летательного аппарата по маршруту в реальных условиях поддерживается блоком адаптации. Задача блока адаптации обеспечить управление перемещением беспилотного летательного аппарата вдоль опорной линии по маршруту. Способ управления заключается в том, чтобы в процессе движения в каждый момент времени производится перепланирование параметров движения беспилотного летательного аппарата, движущегося параллельно к опорному вектору. Адаптация беспилотного летательного аппарата сводится к адаптации значений параметров управления. Предложена структуры маневров, выполняемых беспилотными летательными аппаратами для коррекции отклонений параметров. Задача адаптации состоит в том, чтобы сформировать в автомате адаптации последовательность адаптирующих воздействий, экстремизирующих показатели качества получаемых решений (критерии адаптации). В качестве объекта адаптации служат набор параметров непрерывного управления полетом: отклонение беспилотного летательного аппарата от опорной линии; угол между вектором перемещения беспилотного летательного аппарата и опорной линией текущего участка; высота полета беспилотного летательного аппарата над текущим участком. Адаптация беспилотного летательного аппарата сводится к адаптации значений параметров управления.
Список литературы
1. Nogin A.A. Osnovnye elementy strukturnoy arkhitektury sensornykh uzlov [Basic elements of the struc-tural architecture of sensor nodes], Nauchnyy zhurnal [Scientific Journal], 2018, No. 5 (28), pp. 37-39.
2. Markov A.V., Siman'kov V.I. Metodika rascheta traektoriy poleta bespilotnykh letatel'nykh apparatov dlya nablyudeniya za mestnost'yu [Methodology for calculating flight trajectories of unmanned aerial vehicles for terrain surveillance], Doklady Belorusskogo gosudarstvennogo universiteta informatiki i radioel-ektroniki [Reports of the Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics], 2019, No. 4 (122), pp. 57-63.
3. Tsi Ch. Issledovanie planirovaniya traektorii rotornogo BPLA dlya raspyleniya pestitsidov [Study on trajectory planning of rotary UAV for pesticide spraying], student, 2021, Vol. 4, No. 7, pp. 654-669.
4. Rodionov A.S., Matkurbanov T.A., Khayrullaev U.B. Optimizatsiya traektorii poleta BPLA dlya moni-toringa sel'skokhozyaystvennykh zemel' [Optimization of UAV flight trajectory for monitoring agricul-tural lands], Problemy informatiki [Problems of Informatics], 2025, No. 1 (66), pp. 5-17.
5. Stefas N., Plonski P.A., Isler V. Approximation algorithms for tours of orientation varying view cones, The International Journal of Robotics Research, 2020, Vol. 39, No. 4, pp. 389-401.
6. Rodionov A.S., Matkurbanov T.A. Planirovanie traektorii poleta BPLA pri monitoringe bol'shoy oblasti [Planning the flight trajectory of a UAV when monitoring a large area], Informatika i avtomatizatsiya [Computer Science and Automation], 2025, Vol. 24 (3), pp. 791-827.
7. Pshikhopov V.Kh., Medvedev M.Yu., Kostyukov V.A., Khusseyn F., Kadim A. Algoritmy planirovaniya traektoriy v dvumernoy srede s prepyatstviyami [Algorithms for trajectory planning in a two-dimensional environment with obstacles], Informatika i avtomatizatsiya [Computer Science and Auto-mation], 2022, Vol. 21 (3), pp. 459-492.
8. Kostyukov V.A., Medvedev M.Yu., Pshikhopov V.Kh. Planirovanie dvizheniya nazemnykh robotov v srede s prepyatstviyami: algoritmy postroeniya traektoriy v gruppe pri zadannom shablone [Motion planning of ground robots in an environment with obstacles: algorithms for constructing trajectories in a group with a given template], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation, Control], 2023, Vol. 24, No. 1, pp. 33-45.
9. Liu B., Xiao X., Stone P. A Lifelong Learning Approach to Mobile Robot Navigation, In IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, Vol. 6 (2), pp. 1090-1096.
10. Pradhan S., Mandava R.K., Vundavilli P.R. Development of path planning algorithm for biped robot using combined multi-point RRT and visibility graph, International Journal of Information Technology, 2021, Vol. 13, pp. 1513-1519.
11. Kamil A.R.M., Shithil S.M., Ismail Z.H., Mahmud M.S.A., Faudzi A.A.M. Path Planning Based on Inflat-ed Medial Axis and Probabilistic Roadmap for Duct Environment, Lecture Notes in Electrical Engineer-ing. pringer, Singapore, 2022, Vol. 834.
12. Chen G., Luo N., Liu D., Zhao Z., Liang Ch. Path planning for manipulators based on an improved probabilistic roadmap method, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2021, Vol. 72.
13. Janos J., Vonasek V., Penicka R. Multi-Goal Path Planning Using Multiple Random Trees, IEEE Robot-ics and Automation Letter, 2021, Vol. 6 (2), pp. 4201-4208.
14. Lebedev B.K., Lebedev O.B. Beskhmel'nov M.I. Modelirovanie postroeniya traektorii podvizhnogo ob"ekta na osnove metodov mnogokriterial'noy optimizatsii [Modeling the construction of the trajectory of a moving object based on multicriteria optimization methods], Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [Bulletin of Tver State Technical University. Technical Sciences], 2025, No. 3 (27), pp. 103-119.
15. Pshikhopov V.Kh., Medvedev M.Yu. Sravnitel'nyy analiz tsentralizovannogo i detsentralizovannogo algo-ritmov dvizheniya stroem BLA mul'tikopternogo tipa [Comparative analysis of centralized and decentral-ized algorithms for formation movement of multicopter UAVs], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2022, No. 1 (225), pp. 121-139.
16. Lebedev B.K., Lebedev O.B. Beskhmel'nov M.I. Avtonomnaya mul'tiagentnaya sistema upravleniya gruppoy robotov [Autonomous multi-agent control system for a group of robots], Tr. ХХII Natsion-al'noy konferentsii po iskusstvennomu intellektu s mezhdunarodnym uchastiem KII-2025 [Proceedings of the XXII National Conference on Artificial Intelligence with International Participation KII-2025]. Saint Petersburg: Izd-vo SPb FITS RA, 2025, Vol. 2, pp. 307-319.
17. Medvedev M.Yu., Kostyukov V.A., Pshikhopov V.Kh. Optimizatsiya dvizheniya mobil'nogo robota na ploskosti v pole konechnogo chisla istochnikov-repellerov [Optimization of the motion of a mobile robot on a plane in the field of a finite number of repeller sources], Tr. SPIIRAN [Proceedings of SPIIRAS], 2021, Vol. 19 (1), pp. 43-78.
18. Lebedev B.К., Lebedev O.B., Beskhmelnov M.I. Movement of a group of unmanned aerial vehicles using an autonomous intelligent control system, Pattern Recognition and Image Analysis. Journal special is-sue XXI national conference on artificial intelligence with international participation. Section «Intelligent agent, robots, intelligent control, computer vision». Pleiades Publishing, Ltd., 2025, No. 4, pp. 543-548.
19. Baygutlina I.A. Realizatsiya novykh servisov s ispol'zovaniem robototekhnicheskikh kompleksov [Im-plementation of new services using robotic systems], Slavyanskiy forum [Slavic Forum], 2021, No. 4 (34), pp. 162-170.
20. Lebedev B.K., Lebedev O.B. Beskhmel'nov M.I. Detsentralizovannoe upravlenie gruppoy avtonomnykh podvizhnykh ob"ektov pri formirovanii traektorii dvizheniya [Decentralized control of a group of auton-omous moving objects in the formation of a motion trajectory], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2024, No. 6, pp. 177-190.
21. Uspanova R.A. Aktual'nye problemy upravleniya gruppoy BPLA [Current problems of managing a group of UAVs], Tr. trinadtsatoy obshcherossiyskoy molodezhnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii: v 2kh t. Ser. Biblioteka zhurnala «Voenmekh. Vestnik BGTU» [Proceedings of the thirteenth all-Russian youth scientific and technical conference: in 2 vol. Ser. Library of the magazine «Voenmekh. Bulletin of BSTU»]. St. Petersburg, 2021, No. 76, pp. 128-130.
22. Beskhmelnov Maksim I., Vyatkin Artem A., Dobrikov Yuriy S., Lebedev Oleg B. Hybrid algorithm for route configuration formation taking into account uncertainty in terrain information, Lecture Notes in Networks and Systems: Proceedings of the IX International Scientific Conference «Intelligent Infor-mation Technologies for Industry». Springer, Czech Republic, 2025, Vol. 2, pp. 248-265.
23. Chekalina E.A., Dmitrenko M.E., Popov A.I. Upravlenie roem bespilotnykh letatel'nykh apparatov v takticheskom zvene upravleniya [Controlling a swarm of unmanned aerial vehicles at the tactical control level], Tekhnologii. Innovatsii. Svyaz': Sb. materialov nauchno-prakticheskoy konferentsii [Technolo-gies. Innovation. Communication: Collection of materials of the scientific and practical conference]. St. Petersburg, 2022, pp. 181-185.
