ПОСТРОЕНИЕ ТРАЕКТОРИИ ПОЛЕТА БПЛА ДЛЯ МОНИТОРИНГА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ

Авторы: 
А. С. Родионов*,**. Т. А. Маткурбанов**. У. Б. Хайруллаев**
УДК: 
65.012
DOI: 
10.24412/2073-0667-2025-1-5-17
Аннотация: 

При использовании сельскохозяйственных земель одной из задач является мониторинг их со­стояния, в частности увлажнения почвы и качества посевов. Для мониторинга используются датчики различного типа, данные с которых необходимо периодически передавать в центр обработки. Проводную сеть датчиков создавать экономически нецелесообразно, используют­ся беспроводные технологии. Время жизни сети датчиков определяется скоростью разряда батарей. Наименее энергозатратной является передача данных по запросу. В условиях обшир­ных сельхозугодий такой сбор возможно организовать с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В свою очередь, затраты на облет датчиков с целью сбора данных опре­деляются длиной выбранного маршрута. Рассматривается задача построения оптимальной траектории облета для сбора данных. Возможна нехватка горючего (заряда батареи в случае электромотора) БПЛА, и требуется проложить несколько маршрутов ограниченной длины, суммарная длина которых минимальна. В данной работе решается задача оптимизации траек­тории отдельного БПЛА. Ставится задача, аналогичная задаче коммивояжера. Существенной особенностью является возможность одновременного сбора данных от нескольких источни­ков в пределах радиуса радиовидимости, что избавляет от необходимости подлета к каждому из датчиков. В работе экспериментально сравниваются два подхода к решению задачи: ре­шение задачи коммивояжера по предварительно найденным точкам и с удалением из списка непосещенных тех точек, которые находятся в пределах видимости от очередной посещенной. Показано, что в последнем случае алгоритм, лучше решающий классическую задачу комми­вояжера, может уступать более быстрому и менее точному алгоритму решения классической задачи.

Список литературы

  1. Srivastava К., Pandey Р. С., Sharma J. К. An Approach for Route Optimization in Applications of Precision Agriculture Using UAVs // Drones. 2020. V. 4. N 3. [Electron, res.]: https://www.mdpi. com/2504-446X/4/3/58.
  2. Cabreira T. M., Brisolara L. B., Ferreira Jr. P. R. Survey on Coverage Path Planning with Unmanned Aerial Vehicles // Drones. 2019. V. 3. N 1. [Electron, res.]: https://www.mdpi.com/2504- 446X/3/1/4.
  3. Moses B., Jain L., Finn R., Drake S. Multiple UAVs path planning algorithms: A comparative study // Fuzzy Optimization and Decision Making. 2008. 04. V. 7. P. 257-267.
  4. Mannan A., Obaidat M. S., Mahmood K., Ahmad A., Ahmad R. Classical versus reinforcement learning algorithms for unmanned aerial vehicle network communication and coverage path planning: A systematic literature review // International Journal of Communication Systems. 2023. V. 36. N 5. P. e5423. [Electron, res.]: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/dac.5423.
  5. Khoufi I., Laouiti A., Adjih C. A Survey of Recent Extended Variants of the Traveling Salesman and Vehicle Routing Problems for Unmanned Aerial Vehicles // Drones. 2019. 08. V. 3. P. 66.
  6. Тимошенко А. В. и др. Способ построения «субоптимальных» маршрутов мониторинга раз­нотипных источников беспилотным летательным аппаратом // Труды МАИ. 2020. № 111. С. 10.
  7. de Berg М., Bodlaender H.L., Kisfaludi-Bak S., Kolay S. An ETH-Tight Exact Algorithm for Euclidean TSP // SIAM Journal on Computing. 2023. V. 52. N 3. P. 740-760.
  8. Pekar J., Brezina I., Jaroslav К., Ushakova I., Dorokhov О. Computer tools for solving the traveling salesman problem // Development Management 2020. 06. V. 18. P. 25-39. [Electron, res.]: https://doi.org/10.21511/dm.18(1).2020.03.
  9. Karkory F. A., Abudalmola A. A. Implementation of Heuristics for Solving Travelling Salesman Problem Using Nearest Neighbour and Minimum Spanning Tree Algorithms // World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Mathematical, Computational, Physical, Electrical and Computer Engineering. 2013. V. 7. P. 1524-1534. [Electron, res.]: https: //api.semanticscholar.org/CorpusID:56966538.
  10. Иванов C.B. Методика построения субоптимальных маршрутов для группы беспилотных летательных аппаратов на основе биоинспирированных алгоритмов при наличии препятствий // Системы управления, связи и безопасности. 2022. № 2. С. 1-23.
  11. Будаев Д. С. и др. Мультиагентная система согласованного управления группой беспилот­ных летательных аппаратов // Труды XVIII Международной конференции «Проблемы управле­ния и моделирования в сложных системах». Самара. 2016. С. 180-190.
  12. Abdulkarim Н., Alshammari I.F. Comparison of Algorithms for Solving Traveling Salesman Problem // International Journal of Engineering and Advanced Technology. 2015. 08. V. ISSN. P. 2249 8958.
  13. Helsgaun K. An effective implementation of the Lin-Kernighan traveling salesman heuristic // European Journal of Operational Research 2000. V. 126. N 1. P. 106-130. [Electron, res.]: https: //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221799002842.
  14. Алехин P. А. и др. Обзор метаэвристических методов оптимизации, применяемых при решении электроэнергетических задач // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2019. № 3 (63). С. 6-19.
  15. Лю В. Методы планирования пути в среде с препятствиями (обзор) // Математика и математическое моделирование. 2018. № 1. С. 15-58.
  16. Семенов С. С. и др. Анализ трудоемкости различных алгоритмических подходов для реше­ния задачи коммивояжера // Системы управления, связи и безопасности. 2017. № 1. С. 116-131.
  17. Sahin М. Solving TSP by using combinatorial Bees algorithm with nearest neighbor method // Neural Computing and Applications. 2022. 10. V. 35.
  18. Sargolzaei A., Abbaspour A., Crane C.D. Control of Cooperative Unmanned Aerial Vehicles: Review of Applications, Challenges, and Algorithms // Optimization, Learning, and Control for Interdependent Complex Networks / ed. by Amini M.H. Cham: Springer International Publishing, 2020. P. 229 255. [Electron, res.]: https://doi.org/10.1007/978-3-030-34094-0_10.
  19. Жук А. А., Булойчик B.M., Акулич C.B. Планирование оптимального маршрута дви­жения беспилотного летательного аппарата по критерию минимума общего расхода топлива // Системный анализ и прикладная информатика. 2022. № 3. С. 43-49.
Ключевые слова: 
мониторинг, БПЛА, задача коммивояжера, алгоритм, оптимальный маршрут.
Номер журнала: 
1(66) 2025 г.
Год: 
2025
Адрес: 
*Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Новосибирск, Россия **Новосибирский государственный университет, 630090, Новосибирск, Россия
Библиографическая ссылка: 
Библиографическая ссылка: Родионов А. С., Маткурбанов Т.А., Хайруллаев У. Б. Построение траектории полета БПЛА для мониторинга сельскохозяйственных земель //"Проблемы информатики", 2025, № 1, с.5-17 DOI: 10.24412/2073-0667-2025-1-5-17. – EDN: XFUXBA