Розроблення алгоритмів оброблення даних у реальному часі для оптимізації трафіку БпЛА
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.1.049Ключові слова:
безпілотні літальні апарати (БпЛА); управління трафіком БпЛА; оброблення даних у реальному часі; оптимізація маршрутів; теоретико-графові моделі; фільтри Калмана; еволюційні алгоритми.Анотація
Предмет дослідження – процеси управління трафіком БпЛА, зокрема алгоритми оброблення великих потоків інформації в реальному часі для забезпечення безпеки, ефективності та оптимального маршруту польотів. Мета роботи – розроблення та впровадження алгоритмів оброблення даних у реальному часі для забезпечення безпечного, ефективного та автоматизованого управління трафіком БпЛА в міських та сільських умовах. Завдання: проаналізувати наявні підходи до управління трафіком БпЛА та технології оброблення інформації в реальному часі; розробити математичну модель, яка бере до уваги особливість маршрутизації БпЛА, зокрема уникнення зіткнень та оптимізацію маршрутів; створити алгоритм оброблення вхідних даних у реальному часі, який інтегрує динамічні зміни трафіку, погодні умови й стан повітряного простору; реалізувати та протестувати запропонований алгоритм у симуляційному середовищі; проаналізувати й порівняти процеси симуляції БпЛА із запропонованим алгоритмом та без. Методи: застосування методів нелінійної оптимізації для побудови маршрутів, що мінімізують витрати енергії, час польоту та ризик зіткнень; використання теоретико-графових моделей для подання повітряного простору як мережі з вузлами (точки маршруту) та ребрами (потенційні траєкторії), що дає змогу ефективно виконувати завдання маршрутизації; використання генетичних алгоритмів для пошуку оптимальних рішень у складних багатофакторних задачах маршрутизації; оброблення інформації на основі фільтрів Калмана; cтворення віртуальних копій повітряного простору для проведення експериментів та оцінювання ефективності алгоритмів у безпечному середовищі. Результати: розроблено алгоритми нелінійної оптимізації, що дали змогу мінімізувати витрати енергії на польоти БпЛА та час виконання завдань; ефективність підходу підтверджено тестуванням, яке показало зменшення середнього часу польоту на 15 %, якщо порівнювати з базовими алгоритмами; побудовано теоретико-графову модель повітряного простору, яка допомагає візуалізувати та аналізувати можливі маршрути; доведено високу точність aлгоритмів фільтрації в прогнозуванні положення БпЛА, навіть за умов нестабільності сигналів GPS; упровадження фільтрів Калмана дало змогу знизити похибку у визначенні місця розташування БпЛА, що є критичним для уникнення зіткнень. Висновки: розроблені методи забезпечують безпечне управління повітряним простором та значно знижують ризики зіткнень БпЛА, що робить їх перспективними для інтеграції в системи міського та регіонального управління; застосування оптимізаційних, кластеризаційних та еволюційних алгоритмів покращує маршрутизацію, знижує витрати енергії та час виконання завдань.
Посилання
Список літератури
Debnath D., Vanegas F., Sandino J., Hawary A. F., Gonzalez F. A review of UAV path-planning algorithms and obstacle avoidance methods for remote sensing applications. Remote Sensing, 16(21), 2024. 4019 р. DOI: 10.3390/rs16214019
Tiantian H., Hui J., Zhoyang Z. Integrated adaptive Kalman filter for high-speed UAVs. Applied Sciences, № 9(9), 2019. 1916 р. DOI: 10.3390/app9091916
Liu X., Peng Z.R., Zhang L.Y. Real-time UAV rerouting for traffic monitoring with decomposition based multi-objective optimization. Journal of Intelligent & Robotic Systems, № 94, 2018. Р. 491–501. DOI: 10.1007/s10846-018-0806-8
Yena M. Optimizing air traffic control: Innovative approaches to collision avoidance in UAV operations. Integrated Computer Technologies in Mechanical Engineering – 2023 (ICTM 2023). Conference paper. First Online: 2024, Р. 543–553. DOI: 10.1007/978-3-031-60549-9_41
Almeida, E. N., Campos, R., Ricardo, M. Traffic-aware UAV placement using a generalizable deep reinforcement learning methodology. 2022 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2022. Р. 1–6. DOI: 10.48550/arXiv.2203.08924
Ye X., Song F., Zhang Z., Zhang R., Zeng Q. Semi-aerodynamic model-aided invariant Kalman filtering for UAV full-state estimation. IEEE. 2024. Р. 25920 – 25939. DOI: 10.1109/JSEN.2024.3414995
Luo J., Tian Y., Wang Z. Research on unmanned aerial vehicle path planning. Drones, № 8(2), 2024. 51 р. DOI: 10.3390/drones8020051
Rullán-Lara J.L., Salazar S., Lozano R. Real-time localization of an UAV using Kalman filter and a wireless sensor network. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 65, 2021. Р. 283–293. DOI: 10.1007/s10846-011-9599-8
Yang F., Lu Q., Li R., Xu Y., Yuan W., Wu X. Real-time optimal path planning and fast autonomous flight for UAV in unknown environments. IEEE. 2023. DOI: 10.23919/CCC58697.2023.10240971
Li Q., Li R., Ji K., Dai W. Kalman filter and its application. 2015. 264 р. IEEE. DOI: 10.1109/ICINIS.2015.35
Hooshyar M., Huang Y.M. Meta-heuristic algorithms in UAV path planning optimization: A systematic review (2018–2022). Drones, № 7(12), 2023. 687 р. DOI: 10.3390/drones7120687
Fan Y., Lu Q., Li R., Xu Y., Yuan W., Wu, X. UAV attitude estimation using unscented Kalman filter and TRIAD. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2011. DOI: 10.1109/TIE.2011.2163913
Zhang J., Zhou W., Wang X. UAV swarm navigation using dynamic adaptive Kalman filter and network navigation. Sensors, 21(16), 2021. 5374 р. DOI: 10.3390/s21165374
Zhang G. 6G enabled UAV traffic management models using deep learning algorithms. Wireless Networks, № 30, 2024. Р. 6709–6719. DOI: 10.1007/s11276-023-03485-4
Zhang M., Liu Y., Wang Y., Li F., Chen L. Real-time path planning algorithms for autonomous UAV. 2022. IEEE. DOI: 10.1109/CAC57257.2022.10054770
Saadi A. A., Soukane A., Meraihi Y., Benmessaoud Gabis A., Mirjalili S., Ramdane-Cherif A. UAV path planning using optimization approaches: A survey. Archives of Computational Methods in Engineering, 29, 2022. Р. 4233–4284. DOI: 10.1007/s11831-022-09742-7
References
Debnath, D., Vanegas, F., Sandino, J., Hawary, A. F., Gonzalez, F. (2024), "A review of UAV path-planning algorithms and obstacle avoidance methods for remote sensing applications". Remote Sensing, № 16(21), 4019 р. DOI: 10.3390/rs16214019
Tiantian, H., Hui, J., Zhoyang, Z. (2019), "Integrated adaptive Kalman filter for high-speed UAVs". Applied Sciences, № 9(9), 1916 р. DOI: 10.3390/app9091916
Liu, X., Peng, Z.R., Zhang, L.Y. (2018), "Real-time UAV rerouting for traffic monitoring with decomposition based multi-objective optimization". Journal of Intelligent & Robotic Systems, № 94, Р. 491–501. DOI: 10.1007/s10846-018-0806-8
Yena, M. (2024), "Optimizing air traffic control: Innovative approaches to collision avoidance in UAV operations". Integrated Computer Technologies in Mechanical Engineering – 2023 (ICTM 2023). Conference paper. First Online: 24 May 2024, Р. 543–553. DOI: 10.1007/978-3-031-60549-9_41
Almeida, E. N., Campos, R., Ricardo, M. (2022), "Traffic-aware UAV placement using a generalizable deep reinforcement learning methodology". 2022 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), Р. 1–6. DOI: 10.48550/arXiv.2203.08924
Ye, X., Song, F., Zhang, Z., Zhang, R., Zeng, Q. (2024), "Semi-aerodynamic model-aided invariant Kalman filtering for UAV full-state estimation". IEEE. Р. 25920 – 25939. DOI: 10.1109/JSEN.2024.3414995
Luo, J., Tian, Y., Wang, Z. (2024), "Research on unmanned aerial vehicle path planning". Drones, № 8(2), 51 р. DOI: 10.3390/drones8020051
Rullán-Lara, J.-L., Salazar, S., Lozano, R. (2012), "Real-time localization of an UAV using Kalman filter and a wireless sensor network". Journal of Intelligent & Robotic Systems, №65, Р. 283–293. DOI: 10.1007/s10846-011-9599-8
Yang, F., Lu, Q., Li, R., Xu, Y., Yuan, W., Wu, X. (2023), "Real-time optimal path planning and fast autonomous flight for UAV in unknown environments". IEEE. DOI: 10.23919/CCC58697.2023.10240971
Li, Q., Li, R., Ji, K., Dai, W. (2015), "Kalman filter and its application". 264 р. IEEE. DOI: 10.1109/ICINIS.2015.35
Hooshyar, M., Huang, Y.M. (2023), "Meta-heuristic algorithms in UAV path planning optimization: A systematic review (2018–2022)". Drones, № 7(12), 687 р. DOI: 10.3390/drones7120687
Fan, Y., Lu, Q., Li, R., Xu, Y., Yuan, W. and Wu, X. (2011), "UAV attitude estimation using unscented Kalman filter and TRIAD". IEEE Transactions on Industrial Electronics. DOI: 10.1109/TIE.2011.2163913
Zhang, J., Zhou, W., Wang, X. (2021), "UAV swarm navigation using dynamic adaptive Kalman filter and network navigation". Sensors, №21(16), 5374 р. DOI: 10.3390/s21165374
Zhang, G. (2024), "6G enabled UAV traffic management models using deep learning algorithms". Wireless Networks, № 30, Р. 6709–6719. DOI: 10.1007/s11276-023-03485-4
Zhang, M., Liu, Y., Wang, Y., Li, F., Chen, L. (2022), "Real-time path planning algorithms for autonomous UAV". IEEE. DOI: 10.1109/CAC57257.2022.10054770
Saadi, A. A., Soukane, A., Meraihi, Y., Benmessaoud Gabis, A., Mirjalili, S., Ramdane-Cherif, A. (2022), "UAV path planning using optimization approaches: A survey". Archives of Computational Methods in Engineering, № 29, Р. 4233–4284. DOI: 10.1007/s11831-022-09742-7
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
