Реалізація оптимальної реконфігурації рою БПЛА

Abstract

В даній статті розглянуто моделювання оптимальної реконфігурації великої групи БПЛА із фактичного початкового стану у бажаний кінцевий. Для кожного апарату визначається кінцева точка, в яку він буде рухатись. Така задача має не єдиний розв'язок, тому додано критерій оптимальності – тривалість повної реконфігурації, яку треба мінімізувати. Задача розглядається в умовах однакової та постійної швидкості польоту усіх БПЛА коптерного типу. Аналіз усіх варіантів є неможливим, бо обчислювальна складність такого методу пропорційна N факторіал, де N – кількість БПЛА в групі. Розроблено квазіоптимальний метод, складність якого пропорційна N. Шляхом статистичного моделювання доведена його ефективність, яку можна порівняти із ефективністю оптимального методу. Отримано також непрямі оцінки його ефективності у загальному випадку. Розглянуто конкретні приклади реконфігурації рою. Описано та досліджено алгоритм запобігання зіткнень БПЛА під час руху за призначеними траєкторіями. Отримані результати є складовою частиною комплексу задач з навігації та управління БПЛА в умовах великої щільної групи.

This article considers the modeling of the optimal reconfiguration of a large group of UAVs from the actual initial state to the desired final state. For each device, the final point to which it will move is determined. Such a problem does not have a unique solution, therefore an optimality criterion was added – the duration of complete reconfiguration, which must be minimized. The task is considered under conditions of the same and constant flight speed of all copter-type UAVs. Analysis of all options is impossible, because the computational complexity of such a method is proportional to the N factorial, where N is the number of UAVs in the group. A quasi-optimal method has been developed, the complexity of which is proportional to N. Statistical modeling has proven its effectiveness, which can be compared with the effectiveness of the optimal method. Indirect estimates of its effectiveness in the general case were also obtained. Specific examples of swarm reconfiguration are considered. The algorithm for preventing collisions of UAVs while moving along designated trajectories is described and studied. The obtained results are an integral part of the set of tasks for navigation and control of UAVs in the conditions of a large dense group.