Детальная информация

Работа посвящена исследованию методов поиска человека с использованием группы БПЛА и разработке клеточно-автоматной модели обследования территории. В работе рассматривается задача организации движения группы БПЛА при поисковой операции с учетом формы области поиска, количества аппаратов, времени полного обследования территории и удобства восприятия поступающих данных оператором. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Рассмотрение методов организации поисковой операции группой БПЛА. 2. Разработка клеточно-автоматного представления области поиска. 3. Программная реализация алгоритмов поведения группы БПЛА. 4. Сравнительная оценка методов обследования при различной численно-сти группы БПЛА. Для проведения экспериментов разработана клеточно-автоматная программная модель на языке Python. В модели реализованы алгоритмы движения по параллельным проходам, движения с возвратом к точке продолжения маршрута и роевого поведения группы БПЛА. Методы сравнивались для круговой, прямоугольной и звездообразной областей при численности группы от 1 до 20 БПЛА. Установлено, что наиболее эффективным является метод с возвратом к точке продолжения маршрута, а наибольший прирост эффективности достигается при увеличении численности группы до 8-10 аппаратов.

The work is devoted to the study of human search methods using a UAV group and to the development of a cellular automaton model for area coverage. The research considers the organization of UAV group movement during a search op-eration, taking into account the shape of the search area, the number of UAVs, the total coverage time, and the operator’s perception of incoming data. The tasks solved in the course of the research were: 1. Review of search operation organization methods using a UAV group. 2. Development of a cellular automaton representation of the search area. 3. Software implementation of UAV group behavior algorithms. 4. Comparative assessment of area coverage methods for different UAV group sizes. A cellular automaton software model was developed in Python for conducting experiments. The model implements algorithms based on movement along parallel passes, movement with return to the route continuation point, and swarm behavior of the UAV group. The methods were compared for circular, rectangular, and star-shaped areas with group sizes from 1 to 20 UAVs. It was found that the most effective method is the method with return to the route continuation point, while the greatest increase in efficiency is achieved when the group size is increased to 8–10 UAVs.