УПРАВЛЕНИЕ ГРУППОЙ БПЛА ПРИ ОТРАБОТКЕ КРИЗИСНЫХ ПОЛЕТНЫХ СИТУАЦИЙ В РЕШЕНИИ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАДАЧ
Аннотация
В работе обоснована актуальность разработки алгоритмов управления группой БпЛА
при возникновении кризисных ситуаций, влияющих на выполнение поставленной задачи по
доставке грузов в труднодоступные места. Описан алгоритм автономного коллективного
(децентрализованного) управления группой БпЛА при выполнении целевой задачи транспор-
тировки грузов, а также комбинированного управления при возникновении кризисных ситуа-
ций, когда режим автономного управления невозможно реализовать в полном объеме. Под-
робно описан алгоритм отработки кризисной ситуации при нехватке энергетического ресур-
са на борту БпЛА и возврате агентов группы на стартовую позицию. Представлены резуль-
таты моделирование движения группы БпЛА мультироторного и самолетного типов и от-
работки кризисной ситуации по управлению группой БпЛА на основе информации о запасах
энергетических или топливных ресурсов. В ходе проведения экспериментов итеративно вы-
полнялся расчет остатка топлива при движении БпЛА в точку посадки, а также количест-
ва топлива, доступного БпЛА в данный момент времени. В результате экспериментов было
выявлено, что время расчета остатка энергетического ресурса не превышает 6,792 мс.
В случае, если топливо заканчивается у лидера, миссия транспортировки груза завершается
досрочно, поскольку не может быть выполнена без участия лидера. При выходе из строя
нескольких ведомых миссия может быть продолжена в том случае, если их количество не
превышает заданного значения, критичного для продолжения миссии доставки груза. Приве-
дены результаты экспериментальных исследований моделированию полета БпЛА с грузом, в
ходе которых выполнялось построение полетной маршрута, имитирующего криволинейную
траекторию движения в городских условиях от точки старта до конечной точки, где проис-
ходит посадка БпЛА и передача груза. В экспериментах использовался разработанные БпЛА
и бортовая система крепления термоконтейнера. При проведении летных испытаний сред-
няя скорость горизонтального движения БпЛА была задана 10 м/с. Протяженность полета
составляла 5350 м. Время, затраченное на полет, составило 13 мин. 51 с.
Литература
preodolenii PVO [Optimization of the parameters of the formation of an aircraft group according
to safety conditions when overcoming air defense], Polet [Flight], 2007, No. 9, pp. 21-25.
2. Beard R.W., Lawton J., Hadaegh F.Y. A coordination architecture for spacecraft formation
control, IEEE Transactions on control systems technology, 2001, Vol. 9, No. 6, pp. 777-790.
3. Park C. et al. Formation flight of multiple uavs via onboard sensor information sharing, Sensors,
2015, Vol. 15, No. 7, pp. 17397-17419.
4. Zhang M., Liu H.H.T. Formation flight of multiple fixed-wing unmanned aerial vehicles, 2013
American Control Conference. IEEE, 2013, pp. 1614-1619.
5. Nagao Y., Uchiyama K. Formation flight of fixed-wing UAVs using artificial potential field,
29th Congress of the International Council of the Aerospace Sciences, 2014.
6. Wang X., Shen L., Liu Z., Zhao S., Cong Y., Li, Z., Wang Y. Coordinated flight control of miniature
fixed-wing UAV swarms: methods and experiments, In: Science China Information Sciences,
2019, Vol. 62 (11), pp. 1-17.
7. Shashkina K.M., Devitt D.V. Sistema gruppovogo upravleniya bpla dlya resheniya zadachi
postroeniya i uderzhaniya formatsiy v polete [UAV group control system for solving the problem
of building and holding formations in flight], Modern Science [Modern Science], 2021,
No. 6-2, pp. 402-406.
8. Vinokursky D.L. et al. Model predictive control for path planning of UAV group, IOP Conference
Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2021, Vol. 1155, No. 1,
pp. 012092.
9. Muslimov T.Z., Munasypov R. A. Consensus-based cooperative control of parallel fixed-wing
UAV formations via adaptive backstepping, Aerospace science and technology, 2021,
Vol. 109, pp. 106416.
10. Campion M., Ranganathan P., Faruque S. UAV swarm communication and control architectures:
a review, Journal of Unmanned Vehicle Systems, 2018, Vol. 7, No. 2, pp. 93-106.
11. Luna M.A. et al. A New Algorithm Using Hybrid UAV Swarm Control System for Firefighting
Dynamical Task Allocation, 2021 IEEE International Conference on Systems, Man,
and Cybernetics (SMC). IEEE, 2021, pp. 655-660.
12. Mehallegue N., Djellab M., Loukhaoukha K. Efficient Use of UAVs for Public Safety in Disaster
and Crisis Management, Wireless Personal Communications, 2021, Vol. 116, No. 1, pp. 369-380.
13. Calabrò A., Giuliano R. Integrated Wi-Fi and LoRa network on UAVs for localizing people
during SAR operations, 2021 AEIT International Conference on Electrical and Electronic
Technologies for Automotive (AEIT AUTOMOTIVE). IEEE, 2021, pp. 1-6.
14. Croce V., Diamantidis D., Sýkora M. Seismic damage evaluation and decisions on interventions
supported by UAV-based surveys, International Conference on Protection of Historical
Constructions. Springer, Cham, 2021, pp. 206-221.
15. Boubeta-Puig J. et al. An autonomous UAV architecture for remote sensing and intelligent
decision-making, IEEE Internet Computing, 2018, Vol. 22, No. 3, pp. 6-15.
16. Shal'nev I.O. Ob"ektno-orientirovannyy podkhod k opisaniyu vzaimodeystviya gruppy
robototekhnicheskikh sredstv na osnove raspredelennoy virtual'noy mashiny [An objectoriented
approach to describing the interaction of a group of robotic tools based on a distributed
virtual machine], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences],
2021, No. 1 (218), pp. 125-137.
17. Izhboldina V., Lebedev I. Method for inspecting high-voltage power lines using UAV, based on the
RRT algorithm Electromechanics and Robotics, 2021. DOI: 10.1007/978-981-16-2814-6_16.
18. Lebedev I., Lebedeva V. Analysis of «Leader – Followers» Algorithms in Problem of Trajectory
Planning for a Group of Multi-rotor UAVs. Lecture Notes in Networks and Systems, Software
Engineering Application in Informatics, 2021, Vol. 232, pp. 870-884. DOI: 10.1007/978-
3-030-90318-3_68. – DOI: 10.1007/978-3-030-90318-3_68.
19. Titkov I.P., Karpunin A.A. Collision-aware formation assignment of quadrotors, Procedia
Computer Science, 2021, Vol. 186, pp. 727-735.
20. Vinokursky D.L. et al. Model predictive control for path planning of UAV group, IOP Conference
Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2021, Vol. 1155, No. 1, pp. 012092.
21. Luo L. et al. GrpAvoid: Multigroup Collision-Avoidance Control and Optimization for UAV
Swarm, IEEE Transactions on Cybernetics, 2021.
22. Kutakhov V.P., Meshcheryakov R.V. Upravlenie gruppovym povedeniem bespilotnykh letatel'nykh
apparatov: postanovka zadachi primeneniya tekhnologiy iskusstvennogo intellekta
[Management of group behavior of unmanned aerial vehicles: statement of the problem
of application of artificial intelligence technologies], Problemy upravleniya [Problems
of management], 2022, No. 1, pp. 67-74.
23. Banerjee P., Gorospe G., Ancel E. 3D Representation of UAV-obstacle Collision Risk Under
Off-nominal conditions, 2021 IEEE Aerospace Conference (50100). IEEE, 2021, pp. 1-7.
