Основные концепции управления роевыми дронами
DOI:
https://doi.org/10.52171/herald.322Ключевые слова:
беспилотный летающий аппарат, рой, дрон, искусственный интеллект, компьютерное зрение, формирование управленияАннотация
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) открывают новые возможности в обеспечении безопасности, эффективности и точности воздушных операций. Их применение охватывает широкий спектр сфер: военные задачи, поисково-спасательные миссии, охрану периметра, разведку и патрулирование территории, экологический мониторинг и др. БПЛА доказали свою эффективность в различных операциях, а в последние годы всё чаще используются в составе групп для расширения функциональных возможностей. Управление роем дронов (или роевое управление) представляет собой сложную задачу, включающую координацию множества беспилотных летательных аппаратов, действующих как единая система по модели стаи. Групповое применение дронов помогает устранить зависимость от одного аппарата и повышает общую надёжность системы. Использование нескольких дронов вместо одного обеспечивает более высокую эффективность, особенно в условиях ограниченного времени, что критически важно при выполнении срочных операций. Несмотря на многочисленные преимущества, использование роевых дронов сопряжено с рядом вызовов. Для обеспечения их успешного функционирования необходимо решить вопросы, связанные с выбором подходящего сетевого решения, стратегии развертывания и метода управления. В данной статье обобщаются сведения о различных типах БПЛА, их применении в ключевых сферах, а также рассматриваются основные концепции управления роем дронов. Анализ проводится с учётом условий эксплуатации и области применения, на основе библиометрического исследования.
Библиографические ссылки
1.
Ismayilov I.M., Habibullayeva U.V. Crosswind Approach and Landing, its Software Application, Herald of the Azerbaijan Engineering Academy 2022, vol. 14, no. 4, рp. 14-20. DOI: https://doi.org/10.52171/2076-0515_2022_14_04_14_20
2.
Zoria Y., "Euromedian Press," (Online). Available:
3.
Meshcheryakov R., Trefilov P., Chekhov A., Diane S., Rusakov K., Lesiv E., Kolodochka M., Shchukin K., Novoselskiy A. and Goncharova E. An application of swarm of quadcopters for searching operations. IFAC-PapersOnLine, vol. 52, no. 25, 2019.
4.
Tosato P., Facinelli D., Prada M., Gemma L., Rossi M. and Brunelli D. An autonomous swarm of drones for industrial gas sensing applications. 2019. IEEE 20th International Symposium on "A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks" (WoWMoM), Washington, DC, USA, 2019.
5.
Carpentiero M., Gugliermetti L., Sabatini M. and Palmerini G.B. A swarm of wheeled and aerial robots for environmental monitoring. IEEE 14th International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC), Calabria, Italy, 2017.
6.
Waharte S., Trigoni N. "Supporting Search and Rescue Operations with UAVs," International Conference on Emerging Security Technologies, 2010.
7.
Sambolek S. and Ivasic-Kos M. Automatic Person Detection in Search and Rescue Operations Using Deep CNN Detectors, IEEE Access, vol. 9, 2021.
8.
Mishra B., Garg D., Narang P. and Mishra V. Drone-surveillance for search and rescue in natural disaster. Computer Communications, vol. 156, 2020.
9.
Mogili U.R. and Deepak B.B.V.L. Review on Application of Drone Systems in Precision Agriculture. Procedia Computer Science, vol. 133, 2018.
10.
Bouguettaya A., Zarzour H., Kechida A. and Taberkit A.M. Deep learning techniques to classify agricultural crops through UAV imagery: a review. Neural Computing and Applications, vol. 34, 2022.
11.
Kitano B.T., Mendes C.C.T., Geus A.R., Oliveira H.C. and Souza J.R. Corn Plant Counting Using Deep Learning and UAV Images. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS 1, 2019.
12.
Zieliński T. Factors Determining a Drone Swarm Employment in Military Operations. Safety & Defense, Vol. 1, 2021.
13.
Mahadevan P. The military utility of drones. 2010.
14.
Types of Drones – Explore the Different Models of UAV’s. 2017. (Online). Available: https://www.circuitstoday.com/types-of-drones
15.
Jouav Unmanned Aircraft System. 5 November 2024. (Online). Available: https://www.jouav.com/blog/drone-types.html
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
