Реєстраційний номер
2124U015105, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Стаття
Назва роботи
Адаптація генетичних алгоритмів до задачі оптимізації руху наземних роботів для керування групою безпілотних літальних апаратів
Adaptation of Genetic Algorithms in the Task of Optimizing Ground Robot Motion for UAV Group Control
Автор
Кулик Я. А.
Барановська А. Ю.
Барабан М. В.
Kulyk Ya. A.
Baranovska A.
Baraban M.
Kulyk Ya. A.
Baranovska A.
Baraban M.
Дата публікації
01-01-2024
Постачальник інформації
Вінницький національний технічний університет
Першоджерело
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/44492
Видання
Вінницький національний технічний університет
Опис
Досліджено можливості використання генетичних алгоритмів для оптимізації траєкторії руху безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з метою підвищення точності та ефективності оцінки якості повітря в різних умовах. Одним з головних завдань є забезпечення адаптивної автономної навігації БПЛА в динамічних середовищах, де параметри, пов`язані з забрудненням повітря, можуть змінюватися в реальному часі під впливом зовнішніх чинників, таких як погодні умови, географічні особливості або рівень антропогенного навантаження.
Генетичні алгоритми завдяки своїй здатності шукати оптимальні рішення в складних просторах даних можуть ефективно використовуватись для визначення оптимальних маршрутів збору інформації про забруднення повітря. Вони дозволяють БПЛА адаптувати свої траєкторії під поточні умови навколишнього середовища, враховуючи такі фактори, як напрямок і швидкість вітру, рівень забруднення у різних ділянках, наявність природних чи штучних перешкод у міській або сільській місцевості. Завдяки цьому підходу, алгоритми забезпечують злагоджену роботу в групі БПЛА, що дозволяє розподілити зони моніторингу, зібрати точніші дані і швидше реагувати на зміни в середовищі. Проаналізовано як генетичні алгоритми можуть поліпшити процес збирання й оброблення даних для подальшого аналізу якості повітря. Оптимізація траєкторій дозволяє зменшити витрати енергії БПЛА, збільшити обсяг і якість зібраних даних, що зі свого боку підвищує точність оцінок концентрацій шкідливих речовин у повітрі. Через це генетичні алгоритми використовуються як перспективний і ефективний інструмент для підвищення рівня автономності та загальної ефективності безпілотних систем у контексті моніторингу стану повітря в різних середовищах, таких як великі міста, промислові зони, сільськогосподарські території або природні заповідники.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-02
