МОДЕЛІ СИСТЕМИ КОЛЕКТИВНОЇ САМООРГАНІЗАЦІЇ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Ключові слова:
авіаційний комплекс, агенти, алгоритми, безпілотний літальний апарат, інформаційні технології, колектив, координація, маршрутизація, мультиагенті системи, рій, розподіл ролей, самонавчання, самоорганізація, управління, штучний інтелект
Анотація
У статті розглядається сучасний стан та тенденції розвитку безпілотних літальних апаратів (далі – БпЛА), методів та засобів управління ними, самоорганізації, маршрутизації польотів, а також залучення до системи колективу БпЛА технологій штучного інтелекту. Проаналізовано основні тенденції застосування БпЛА в оборонній сфері. Виділені ключові проблеми в даній області, а також недоліки вже існуючих методів та систем. Проведено аналіз наукових праць вітчизняних та закордонних науковців, вивчено проблемні питання та запропоновані шляхи їх вирішення. Впровадження в систему управління БпЛА штучного інтелекту має значимий потенціал і обумовлює актуальність розвитку цих технологій. Розвиток систем колективного управління БпЛА, у тому числі із використанням штучного інтелекту, дозволяє ефективно використовувати технології в різних областях, забезпечуючи підвищену координацію, функціональність та загальну ефективність. Разом з тим, незважаючи на активні дослідження в цій галузі, все ще залишаються не повністю вирішеними ряд проблем, пов'язаних із розробкою методів та алгоритмів групової роботи. Недостатньо опрацьовано питання інтеграції створених на їх основі інформаційних технологій та особливості їх реалізації в системах колективного інтелекту з метою підвищення ефективності вирішення складно формалізованих завдань. Запропоновано метод самооргнанізації колективу БпЛА з децентралізованим управлінням, при якому ряд функцій (планування маршруту, розподіл ролей, визначення оптимальних дій, отримання та обробка інформації), покладених на бортову систему управління, роботизованого повітряного комплексу, можуть вирішуватися кожним елементом системи колективу БпЛА за рахунок їх самоорганізації. Практичність застосування зазначеного методу полягає у тому, що штучний інтелект БпЛА буде постійно самонавчатися й удосконалюватися, а при необхідності можна перепрограмувати під потрібні умови поставленого завдання. Таким чином, результати та час, необхідний на виконання місій покращиться у рази, а кількість операторів управління навпаки зменшиться. Вирішується ряд проблем та недоліків, пов’язаних з організацією системи управління, планування маршруту, розподіл ролей, швидкості та повноти отримання, обробки та передачі інформації, що в свою чергу покращує захист та продуктивність системи.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Military Drone Market Size to Hit USD 23.78 Billion by 2027; Rapid Advancements in Drone Techn. to Open New Avenues of Expansion for the Market. URL: https://www.globenewswire.com/en/news-release/2020/11/11/2124835/0/en/Military.html
2. Holembo V. A. Orhanizatsiia roboty hrupy bezpilotnykh litalnykh aparativ / V. A. Holembo, R. H. Melnikov // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Kompiuterni systemy ta merezhi. Lviv. 2018. № 905. P. 56-63.
3. Berezhnyi A. O., Soroka M.Iu., Salo N.A. Metody rishennia zavdan planuvannia povedinky ahentiv v intelektualnykh systemakh pidtrymky pryiniattia rishen. Zbirnyk naukovykh prats, KhNUPS, Kharkiv. 2019. № 4(62). P. 18-24. DOI:10.30748/zhups.2019.62.02.
4. Berezhnyi A.O. Metody ta informatsiina tekhnolohiia avtomatyzovanoho planuvannia marshrutiv polotiv bezpilotnykh litalnykh aparativ dlia pidvyshchennia efektyvnosti poshuku obiektiv: Dysertatsiia. ChDTU, Kharkiv. 2020. 192 p.
5. Pohudina O. K. Metodolohiia formuvannia intelektualnoi skladovoi ahentnoi systemy roiu bezpilotnykh litalnykh aparativ : monohrafiia, NAU "Kharkivskyi aviatsiinyi instytut". Drukarnia Madryd. Kharkiv. 2021. 211 p. ISBN 978-617-7988-32-7.
6. Demidov B.O., Borysenko M.V., Kucherenko Yu.F., Zadorozhna A.Iu. Perspektyvni napriamky rozvytku i vykorystannia metodiv i tekhnolohii shtuchnoho intelektu dlia ZSU v ramkakh vprovadzhennia suchasnykh innovatsii u viiskovii sferi. Nauka i tekhnika Povitrianykh Syl Zbroinykh Syl Ukrainy. Kharkiv. 2021. № 3(44). P. 7-17. DOI:10.30748/nitps.2021.44.01.
7. Sarkar N. I. Artificial Intelligence-Based Autonomous UAV Networks: A Survey. Advances of Unmanned Aerial Vehicle Communication. New Zealand. Drones. 2023, 7. DOI:10.3390/drones7050322.
8. Mandloi Y. S., Inada Y. Machine Learning Approach for DronePerception and Control. Tokai University. Pädiatrie. Tokyo. 2019. P. 424-431. DOI:10.1007/978-3-030-20257-6_36.
9. Kamate S., Yilmazer N. Application of Object Detectionand Tracking Techniques for Unmanned Aerial Vehicles. Procedia Computer Science. USA. 2015. Vol. 61. P. 436–441. DOI:10.1016/j.procs.2015.09.183.
10. Bekhti M., Abdennebi M., Achir N., Boussetta K. Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles with Terrestrial Wireless Network Tracking. Wireless Days (WD), Toulouse. 2016. P. 1–6. DOI:10.1109/WD.2016.7461521.
11. Zain A. A., Zhangang H., Rana J. M. Collective Motion and Self-Organization of a Swarm of UAVs: A Cluster-Based Architecture. Time-Sensitive Networks for Unmanned Aircraft Systems. Sensors 3820. China. 2022. DOI:10.3390/s21113820.
12. Feifei Z., Yi Z., Bing H., Hongjian F., Zhuoya Z. Nature-іnspired self-organizing collision avoidance for drone swarm based on reward-modulated spiking neural network. Patterns 3, 100611. China. 2022. DOI:10.1016/j.patter.2022.100611.
13. Kozhushko Ya. M., Hrychaniuk O. M., Samorok M. H., Balabukha O. S. Analiz mozhlyvoho bortovoho osnashchennia radiotekhnichnymy ta televiziinymy systemamy bezpilotnoho litalnoho aparatu. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho natsionalnoho universytetu Povitrianykh Syl. Kharkiv. 2018. № 4(58). P. 37-42. DOI:10.30748/zhups.2018.58.05.
14. Riazanov V. V. Zarodzhennia y rozvytok bezpilotnykh litalnykh aparativ u ХХ-ХХІ stolittiakh. Osnovni periody, tendentsii. Voienno-istorychnyi visnyk 4 (34). 2019. P. 172-190.
15. Shlokyn V.N., Malakhov S.V., Hostev A.L., Kozhushko Ya.N. Osobennosty postroenyia radyosety hruppи BPLA. Naukovyi zhurnal // Systemy ozbroiennia i viiskova tekhnika. KhNU PS, Kharkiv. 2013. Vyp. 1 (33). P. 49-57.
16. Kozhushko Ya.M. ta inshi. Analiz ta osoblyvosti pobudovy barazhuiuchoho boieprypasu “lantset”. Vyprobuvannia ta sertyfikatsiia. Cherkasy. 2023. (1(1), P. 61-69. DOI:10.37701/ts.01.2023.08.
2. Holembo V. A. Orhanizatsiia roboty hrupy bezpilotnykh litalnykh aparativ / V. A. Holembo, R. H. Melnikov // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Kompiuterni systemy ta merezhi. Lviv. 2018. № 905. P. 56-63.
3. Berezhnyi A. O., Soroka M.Iu., Salo N.A. Metody rishennia zavdan planuvannia povedinky ahentiv v intelektualnykh systemakh pidtrymky pryiniattia rishen. Zbirnyk naukovykh prats, KhNUPS, Kharkiv. 2019. № 4(62). P. 18-24. DOI:10.30748/zhups.2019.62.02.
4. Berezhnyi A.O. Metody ta informatsiina tekhnolohiia avtomatyzovanoho planuvannia marshrutiv polotiv bezpilotnykh litalnykh aparativ dlia pidvyshchennia efektyvnosti poshuku obiektiv: Dysertatsiia. ChDTU, Kharkiv. 2020. 192 p.
5. Pohudina O. K. Metodolohiia formuvannia intelektualnoi skladovoi ahentnoi systemy roiu bezpilotnykh litalnykh aparativ : monohrafiia, NAU "Kharkivskyi aviatsiinyi instytut". Drukarnia Madryd. Kharkiv. 2021. 211 p. ISBN 978-617-7988-32-7.
6. Demidov B.O., Borysenko M.V., Kucherenko Yu.F., Zadorozhna A.Iu. Perspektyvni napriamky rozvytku i vykorystannia metodiv i tekhnolohii shtuchnoho intelektu dlia ZSU v ramkakh vprovadzhennia suchasnykh innovatsii u viiskovii sferi. Nauka i tekhnika Povitrianykh Syl Zbroinykh Syl Ukrainy. Kharkiv. 2021. № 3(44). P. 7-17. DOI:10.30748/nitps.2021.44.01.
7. Sarkar N. I. Artificial Intelligence-Based Autonomous UAV Networks: A Survey. Advances of Unmanned Aerial Vehicle Communication. New Zealand. Drones. 2023, 7. DOI:10.3390/drones7050322.
8. Mandloi Y. S., Inada Y. Machine Learning Approach for DronePerception and Control. Tokai University. Pädiatrie. Tokyo. 2019. P. 424-431. DOI:10.1007/978-3-030-20257-6_36.
9. Kamate S., Yilmazer N. Application of Object Detectionand Tracking Techniques for Unmanned Aerial Vehicles. Procedia Computer Science. USA. 2015. Vol. 61. P. 436–441. DOI:10.1016/j.procs.2015.09.183.
10. Bekhti M., Abdennebi M., Achir N., Boussetta K. Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles with Terrestrial Wireless Network Tracking. Wireless Days (WD), Toulouse. 2016. P. 1–6. DOI:10.1109/WD.2016.7461521.
11. Zain A. A., Zhangang H., Rana J. M. Collective Motion and Self-Organization of a Swarm of UAVs: A Cluster-Based Architecture. Time-Sensitive Networks for Unmanned Aircraft Systems. Sensors 3820. China. 2022. DOI:10.3390/s21113820.
12. Feifei Z., Yi Z., Bing H., Hongjian F., Zhuoya Z. Nature-іnspired self-organizing collision avoidance for drone swarm based on reward-modulated spiking neural network. Patterns 3, 100611. China. 2022. DOI:10.1016/j.patter.2022.100611.
13. Kozhushko Ya. M., Hrychaniuk O. M., Samorok M. H., Balabukha O. S. Analiz mozhlyvoho bortovoho osnashchennia radiotekhnichnymy ta televiziinymy systemamy bezpilotnoho litalnoho aparatu. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho natsionalnoho universytetu Povitrianykh Syl. Kharkiv. 2018. № 4(58). P. 37-42. DOI:10.30748/zhups.2018.58.05.
14. Riazanov V. V. Zarodzhennia y rozvytok bezpilotnykh litalnykh aparativ u ХХ-ХХІ stolittiakh. Osnovni periody, tendentsii. Voienno-istorychnyi visnyk 4 (34). 2019. P. 172-190.
15. Shlokyn V.N., Malakhov S.V., Hostev A.L., Kozhushko Ya.N. Osobennosty postroenyia radyosety hruppи BPLA. Naukovyi zhurnal // Systemy ozbroiennia i viiskova tekhnika. KhNU PS, Kharkiv. 2013. Vyp. 1 (33). P. 49-57.
16. Kozhushko Ya.M. ta inshi. Analiz ta osoblyvosti pobudovy barazhuiuchoho boieprypasu “lantset”. Vyprobuvannia ta sertyfikatsiia. Cherkasy. 2023. (1(1), P. 61-69. DOI:10.37701/ts.01.2023.08.
Опубліковано
2024-04-30
Як цитувати
Trystan A. Моделі системи колективної самоорганізації безпілотних літальних апаратів з використанням штучного інтелекту / A. Trystan, D. Zhukov, BеrеzhnyiA. // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2024. – Т. 2 (76). – С. 47-52. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.2.047.
Розділ
Управління в складних системах
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
