Особливості застосування методу D2-C2 для підвищення безпеки польотів групи безпілотних літальних апаратів у міський забудові - Коломійцев, Олексій Володимирович; Рудаков, Ігор Сергійович; Дмітрієв, Олег Миколайович; Власов, Андрій Володимирович; Панченко, Володимир Іванович; Поринос, Євген Олександрович; Фесюн, Олександр Володимирович; Іваненко, Віталій Олександрович; Романович, Микола Іванович; Шеремет, Ігор Андрійович; Галінський, Дмитро Олександрович (ГО "Європейська наукова платформа", 2025)
В статті розкрито особливості застосування методу D2-C2 для підвищення безпеки польотів групи безпілотних літальних апаратів (дронів) у міський забудові. Метод поєднує підхід до розділення повітряного простору на основі щільності польоту дронів з використанням динамічних сегментів та високошвидкісних коридорів, а також визначає правила польоту (гео-векторингу) для забезпечення безпечного розділення дронів у міських та приміських умовах. Запропоновано два основних перспективних напрями щодо удосконалення методу D2-C2 – це використання нейронних мереж типу LSTM для прогнозування та планування траєкторій польоту групи дронів з урахуванням ризиків, а також методів навчання з підкріпленням для автоматичного коригування маршруту польоту групи дронів з метою уникнення перешкод. The article reveals the peculiarities of applying the D2-C2 method to improve the safety of flights of a group of unmanned aerial vehicles (drones) in urban areas. The method combines an approach to airspace separation based on the density of drone flight using dynamic segments and high-speed corridors, and also defines flight rules (geo-vectoring) to ensure safe separation of drones in urban and suburban environments. Two main promising areas for improving the D2-C2 method are proposed: the use of LSTM neural networks for predicting and planning flight paths of a group of drones, taking into account risks, as well as reinforcement learning methods for automatically adjusting the flight route of a group of drones to avoid obstacles.
Peculiarities of applying the D2-C2 method to improve the safety of a group of unmanned aerial vehicles in urban areas
Keywords: безпілотний літальний апарат; група дронів; машинне навчання; нейронна мережа; глибокого навчання; алгоритм; безпека польоту; метод модель; сегмент; коридор; unmanned aerial vehicle; group of drones; machine learning; neural network; deep learning; algorithm; flight safety; method model; segment; corridor