Розробка методу оптимального вибору маршрутів польотів безпілотних літальних апаратів

Abstract

У статті здійснено глибоке дослідження інноваційних підходів до удосконалення методики розробки планів польоту безпілотних літальних апаратів, зокрема у контексті підвищення ефективності планування маршрутів за умов мінливих експлуатаційних факторів. Вперше здійснено комплексну оцінку ефективності вибору оптимального маршруту серед різних розроблених варіантів, що дозволяє значно зменшити час і ресурси, необхідні для виконання завдання. Однією з основних цілей цього дослідження є інтеграція новітніх алгоритмів оптимізації в існуючі платформи безпілотних літальних апаратів, що дозволяє здійснювати адаптацію до змін навколишнього середовища в реальному масштабі часу. Зокрема, в роботі представлені нові підходи до оцінки та вибору оптимальних маршрутів, що враховують складні топографічні умови, динамічні фактори, як-от зміни погодних умов, а також суворі часові та ресурсні обмеження. Запропоновані алгоритми використовують передові методи оптимізації, такі як генетичні алгоритми, методи розв’язання задач за допомогою штучних нейронних мереж, а також адаптивні стратегії прогнозування. Всі ці інструменти інтегровані з потужними географічними інформаційними системами, що значно покращує точність маршруту та забезпечує можливість динамічного коригування в реальному часі. Ключовим аспектом є також мінімізація енергоспоживання та тривалості польоту, що критично важливо для підвищення ефективності та зниження витрат на експлуатацію безпілотних літальних апаратів. У роботі обґрунтовано, чому запропоновані підходи є більш ефективними, ніж існуючі методики, і як вони дозволяють досягти значних переваг у ряді реальних сценаріїв, таких як пошукові операції, моніторинг навколишнього середовища та доставка вантажів. Порівняльний аналіз показав, що нові методи забезпечують кращі результати не тільки за ефективністю маршруту, але й за здатністю адаптуватися до непередбачених змін умов навколишнього середовища. Результати дослідження можуть мати значний вплив на подальший розвиток програмного забезпечення для безпілотних літальних апаратів, розширюючи можливості для розроблення систем керування польотом нового покоління, здатних забезпечити більш надійні та ефективні операції в різноманітних додатках. У перспективі планується проведення реальних випробувань розроблених моделей, що дозволить верифікувати ефективність запропонованих методів на практиці та оцінити їх застосовність у різних умовах експлуатації. This paper presents an in-depth study of innovative approaches to improving the methodology for flight planning of unmanned aerial vehicles (UAVs), particularly in the context of enhancing route planning efficiency under changing operational factors. For the first time, a comprehensive assessment of the effectiveness of choosing an optimal route among various developed options is conducted, significantly reducing the time and resources required to complete a mission. One of the main objectives of this research is the integration of advanced optimization algorithms into existing UAV platforms, enabling real-time adaptation to environmental changes. The paper introduces new approaches for assessing and selecting optimal routes, taking into account complex topographical conditions, dynamic factors such as changing weather, and stringent time and resource constraints. The proposed algorithms employ advanced optimization methods, such as genetic algorithms, artificial neural network-based problem-solving techniques, and adaptive forecasting strategies. All these tools are integrated with powerful Geographic Information Systems (GIS), significantly improving route accuracy and allowing for dynamic adjustments in real time. A key aspect of the study is the minimization of energy consumption and flight duration, which is critical for improving efficiency and reducing operational costs for UAVs. The paper justifies why the proposed approaches are more effective than existing methodologies and how they provide significant advantages in various real-world scenarios, such as search operations, environmental monitoring, and cargo delivery. Comparative analysis shows that the new methods not only achieve better route efficiency but also enhance the ability to adapt to unforeseen changes in environmental conditions. The results of the research may have a significant impact on the future development of UAV software, expanding the possibilities for creating next-generation flight control systems capable of ensuring more reliable and efficient operations in diverse applications. In the future, real-world testing of the developed models is planned, which will allow for the verification of the effectiveness of the proposed methods in practice and assess their applicability under different operational conditions.