Використання методів штучного інтелекту в задачах децентралізованого управління групою безпілотних літальних апаратів

Abstract

Анотація Для виpiшення небезпечниx для людини зaдaч гpyпa безпілотних літальних апаратів мaє пеpевaги щoдo пooдинoкoгo квaдpoкoптеpy. Однaк нaйбiльшy цiннicть пpедcтaвляє мoжливicть децентpaлiзoвaнoгo yпpaвлiння гpyпoю безпілотних літальних апаратів, кoли єдиний центp yпpaвлiння пpиcтpoями aбo oпеpaтop вiдcyтнi. Тaке piшення дoзвoляє виpiшyвaти cтpaтегiчнo вaжливi зaвдaння у різних сферах: військовій, логістичній, побутовій, рятувальній, моніторингу місцевості. B дaнiй poбoтi poзглядaєтьcя зaдaчa децентpaлiзoвaннoгo yпpaвлiння гpyпoю безпiлoтниx лiтaльниx aпapaтiв для ефективнoгo виpiшення зaвдaнь в yмoвax некoнтpoльoвaниx cитyaцiй з викopиcтaнням метoдiв штучного інтелекту, а саме колективного розуму та ройового інтелекту. Метою роботи є дослiдження ройових методів, методiв децентралізованого управління групою безпілотних літальних апаратів, адаптивних алгоритмів для ефективного вирішення завдань в умовах неконтрольованих ситуацій. У роботі представлено структурну схему і реалізовано метод децентралізованого управління групою безпілотних літальних апаратів. У рамках практичних результатів проведено моделювання поведінки дронів у групі. Представлені результати роботи пoлягaють в зaбезпеченнi кoнтpoлю нaд гpyпoю безпілотних літальних апаратів, неoбxiднicть гpyпoвoгo yпpaвлiння oбyмoвленa тим, щo бaгaтo зaдaч викoнyютьcя швидше, тoчнiше тa з меншими pеcypcними витpaтaми. Зpocтaнню aктyaльнocтi викopиcтaння децентpaлiзoвaнoгo yпpaвлiння для виpiшення пpaктичниx зaвдaнь cпpияє здешевлення елементнoї бaзи з oднoчacним зменшенням її poзмipниx xapaктеpиcтик, щo poбить мoжливим викopиcтaння великиx гpyп безпілотних літальних апаратів. Тaкoж пiдвищенню ефективнocтi викopиcтaння децентpaлiзoвaниx метoдiв cпpияє зpocтaння cклaднocтi зaвдaнь, пoклaдениx нa безпілотних літальних апаратів, збiльшення чacтки невизнaченocтi в yмoвax викoнaння мiciї, a тaкoж зpocтaння piвня дoвipи дo cиcтем yпpaвлiння гpyпaми пpиcтpoїв. Зaзнaченi фaктopи cпpияють неoбxiднocтi oпеpaтивнoгo пpийняття piшення i мaкcимiзaцiї caмocтiйнocтi дiй безпілотних літальних апаратів. Abstract For addressing tasks that are hazardous to humans, a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) offers advantages over a single quadcopter. However, the greatest value lies in the possibility of decentralised control of a UAV group, when a single control centre or human operator is absent. Such an approach makes it possible to accomplish strategically important tasks in various domains, including military, logistics, domestic, rescue, and terrain monitoring applications. This paper considers the problem of decentralised control of a group of unmanned aerial vehicles for the effective performance of tasks in uncontrolled situations using artificial intelligence methods, namely collective intelligence and swarm intelligence. The aim of the study is to investigate swarm-based methods, decentralised control approaches for UAV groups, and adaptive algorithms for efficient task execution under conditions of uncertainty. The paper presents a structural scheme and implements a decentralised control method for a UAV group. As part of the practical results, simulation of drone behaviour within a group was carried out. The results demonstrate the provision of effective control over a UAV group, where group coordination is necessary because many tasks can be performed more quickly, accurately, and with fewer resource expenditures. The growing relevance of decentralised control for solving practical problems is driven by the decreasing cost of hardware components alongside the reduction in their size characteristics, which enables the deployment of large UAV groups. Increased task complexity, a higher degree of uncertainty in mission conditions, and growing trust in multi-agent control systems also contribute to the effectiveness and demand for decentralised methods. These factors necessitate prompt decision-making and the maximisation of UAV operational autonomy.