Разработка интеллектуального алгоритма управления группой беспилотных летательных аппаратов
(Стр. 86-92)

На текущий момент времени актуализируется развитие научно-технологического прогресса. В частности, особенно актуальна разработка и повсеместное использование беспилотных летательных аппаратов. Данные технологические инновации способны решать целый комплекс задач в совершенно различных как бытовых, так и профессиональных областях жизнедеятельности человека. Одной из подзадач применения данных решений является использование групп беспилотных летательных аппаратов. Однако возникает проблема, связанная с их управлением в пространстве, что требует разработки новых алгоритмов и подходов к ее решению. Основной целью представленной статьи является выполнение анализа относительно вопроса управления группой беспилотных летательных аппаратов. В работе представлены результаты разработки авторской интерпретации алгоритма, предназначенного для управления группой беспилотных аппаратов. За основу взят алгоритм пчелиной колонии. Особенностью предложенного алгоритма является модификация за счет интеграции элементов искусственного интеллекта. Предполагается, что использование предложенных подходов на практике позволит существенно повысить эффективность и обеспечить автономность выполнения задач группой беспилотных летательных аппаратов. Главным преимуществом разработанного интеллектуального алгоритма является захват максимально возможной территории обследования при имеющемся количестве беспилотных летательных аппаратов в группе.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Лондиков В.А., Луканов С.Ю., Тимошевская О.Ю. Разработка интеллектуального алгоритма управления группой беспилотных летательных аппаратов // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 86-92. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-86-92. EDN: MSWKVS

Гордиенко В.С., Полянин К.С. Система управления группой беспилотных летательных аппаратов // Наука без границ. 2018. № 1 (18). С. 44–47.
Савельев А.И., Лебедева В.В., Лебедев И.В. и др. Управление группой БПЛА при отработке кризисных полетных ситуаций в решении транспортных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. 2022. № 1 (225). С. 110–120.
Иванов Е.В. Система управления группой БПЛА для совместной транспортировки полезной нагрузки // Глобус. 2020. № 11 (57). С. 34–40.
Егорова К.В. Имитационная модель управления полетом группы беспилотных летательных аппаратов на основе алгоритма пчелиной колонии // Вестник ВГТУ. 2023. № 2. С. 68–71.
Xiao-Ping X., Xiao-Ting Y., Wen-Yuan Y. et al. Algorithms and applications of intelligent swarm cooperative control: A comprehensive survey // Progress in Aerospace Sciences. 2022. Vol. 135. Pp. 239–263.
Леонов А.В., Литвинов Г.А. Применение алгоритма пчелиной колонии BEEADHOC для маршрутизации в FANET // Вестник СибГУТИ. 2018. № 1 (41). С. 85–95.
Fourati L.C., Mohammed A.B., Fakhrudeen A.M. Comprehensive systematic review of intelligent approaches in U-AV-based intrusion detection, blockchain, and network security // Computer Networks. 2024. Vol. 239. P. 110140.
Андриевский Б.Р., Попов А.М., Михайлов В.А., Попов Ф.А. Применение методов искусственного интеллекта для управления полетом беспилотных летательных аппаратов // Аэрокосмическая техника и технологии. 2023. № 2. С. 72–107.
Hu G., Du B., Chen K., Wei G. Super eagle optimization algorithm based three-dimensional ball security corridor planning method for fixed-wing UAVs // Advanced Engineering Informatics. 2024. Vol. 59. Pp. 143–167.
Гайдук А.Р., Дьяченко А.А., Капустян С.Г., Плаксиенко Е.А. Алгоритмы автономного группового управления горизонтальными движениями БПЛА // Системы анализа и обработки данных. 2 017. №2 (67). С. 120–134.
Чжу Ю. Формирование управления полетом группы беспилотных летательных аппаратов на основе алгоритма многоагентной модели роения // Информатика, телекоммуникации и управление. 2022. № 4. С. 22–36.
Hasan M.K., Kabir S.R., Salwani A. et al. 3D relative directions based evolutionary computation for UAV-to-UAV interaction in swarm intelligence enabled decentralized networks // Alexandria Engineering Journal. 2023. Vol. 85. Pp. 104–113.
Муслимов Т.З. Алгоритмы управления строем автономных беспилотных летательных аппаратов самолетного типа с помощью метода векторного поля // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 4. С. 187–214.
Hui Y., Wang J., Li B. STF-YOLO: A small target detection algorithm for UAV remote sensing images based on improved Swin Transformer and class weighted classification decoupling head // Measurement. 2024. Vol. 224. Pp. 543–586.
Liu W., Ga Z. A distributed flocking control strategy for UAV groups // Computer Communications. 2020. Vol. 153. Pp. 95–101.
Кутахов В.П., Мещеряков Р.В. Управление групповым поведением беспилотных летательных аппаратов: постановка задачи применения технологий искусственного интеллекта // Проблемы управления. 2022. № 1. С. 67–74.

управление, беспилотный летательный аппарат, группа, искусственный интеллект, пчелиная колония, машинное обучение.