АДАПТИВНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ МАРШРУТОВ ГРУППЫ БПЛА В СЛОЖНОЙ СРЕДЕ

Акимов А.А., к.ф.-м.н.

МИРЭА - Российский технологический университет,

 г. Москва, Россия,

Гнатенко Ю.А., к.ф.м.-н.

Стерлитамакский филиал Уфимского университета науки и технологий, г. Стерлитамак, Россия

Аннотация. Группы БПЛА эффективнее одиночных, но планирование их маршрутов в насыщенной препятствиями среде остаётся сложной задачей. Предлагается алгоритм на базе непрерывной муравьиной оптимизации с управлением через обучение с подкреплением, который адаптивно выбирает одну из нескольких стратегий построения пути и объединяет преимущества обоих методов. На примере показана построение согласованных траекторий с предотвращением столкновений. Высокая адаптивность и надёжность делают подход перспективным для задач планирования маршрутов нескольких БПЛА.

Ключевые слова: БПЛА, обучение с подкреплением, алгоритм муравьиной колонии, задача оптимизации

Введение. БПЛА всё шире применяются в различных отраслях народного хозяйства от экомониторинга и сельского хозяйства до логистики и поисково-спасательных операций [4], [1]. Группы дронов имеют преимущество перед одиночными аппаратами в грузоподъёмности и зоне охвата и позволяют выполнять несколько задач одновременно. Ключевой момент в координации движений— планирование безопасных траекторий в среде с множеством препятствий и предотвращением взаимных столкновений. Учитываются ограничения на длину пути, радиус поворота, высоту полёта и обход препятствий. Формально задача сводится к оптимизации траекторий нескольких агентов с ограничениями. Например, в качестве целевой функции минимизации, может выступать суммарная длина маршрутов всех  дронов:

...

полный текст во вложении

Вложения:

Акимов АА_Гнатенко ЮА_Адаптивное планирование маршрутов группы БПЛА в сложной ср

[ ]

156 Kb