Гібридна методологія перебудови рою дронів на основі локальних потенціалів та глобальної координації
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.83.19870Ключові слова:
рій безпілотних літальних апаратів, реконфігурація формації, потенційні польові методи, уникнення зіткнень, гібридна стратегія керування, топологія лідер-послідовник, багатоагентні системи, оптимізація траєкторії, децентралізоване керування, системи реального часуАнотація
Дану роботу присвячено вирішенню задачі перебудови структури рою дронів з однієї топології на іншу. Запропоновано гібридну топологію, що поєднує глобальне централізоване призначення цільових позицій із локальним потенційним керуванням кожного дрона. Використовуються притягувальні та відштовхувальні поля для безпечного маневрування, тоді як періодичне глобальне узгодження забезпечує оптимальний розподіл ролей. Наведено математичну модель, правила формування керуючих впливів і критерії збіжності. Реалізація запропонованої гібридної методології ґрунтується на послідовній взаємодії глобального оптимізатора, що визначає цільові позиції рою, і локального потенційного регулятора, який забезпечує безпечне зближення дронів до цих позицій. Обчислення виконуються у дискретних часових кроках із періодичним перезапуском глобального планувальника у разі зміни завдання, появи перешкод або втрати окремих апаратів.
Посилання
Duy Nam Bui, Manh Duong Phung, and Hung Pham Duy, “Self‑Reconfigurable V-Shape Formation of Multiple UAVs in Narrow Space Environments,” Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2024, pp. 1–8.
Krzysztof Falkowski and Maciej Kurenda, “Changing the Formations of Unmanned Aerial Vehicles,” Applied Sciences, 14(22), 10424, 2024. https://doi.org/10.3390/app142210424
Haoran Zhang, Guangling Zhang, Ruohan Yang, Zhichao Feng, and Wei He, “Resilient Formation Reconfiguration for Leader-Follower Multi-UAVs,” Applied Sciences, 13(13), 7385, 2023. https://doi.org/10.3390/app13137385
Haoran Zhao, Sentang Wu, Yongming Wen, Wenlei Liu, Xiongjun Wu. “Modeling and Flight Experiments for Swarms of High-Dynamic UAVs: A Stochastic Configuration Control System with Multiplicative Noises,” Sensors, 19(15), 3278, 2019. https://doi.org/10.3390/s19153278
Shuangyao Huang, Haibo Zhang, and Zhiyi Huang. “E2CoPre: Energy-Efficient and Cooperative Collision Avoidance for UAV Swarms with Trajectory Prediction,” IEEE Transactions on Robotics (early access), 2023, pp. 1–17.
Dariusz Marek, Piotr Biernacki, Jakub Szyguła et al., “Collision Avoidance Mechanism for Swarms of Drones,” Sensors, 25(4), 1141, 2025. https://doi.org/10.3390/s25041141
Allison Hudak, Scott James, and Robert Raheb, “Impact of Communication Path Loss to Unmanned Aircraft Swarm Coherency,” Proceedings of the AIAA Aviation Forum, 2025, pp. 1–12. https://doi.org/10.1109/ICNS52807.2021.9441629
H. Zhu et al., “Distributed Multi-Robot Formation Splitting and Merging in Dynamic Environments,” IEEE ICRA, 2019. https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793765
A. Chowdhury et al., “Multi-Robot Virtual Structure Switching and Formation Changing Strategy,” IEEE/RSJ IROS, 2018.
TSP_IASC, “Formation Control of UAVs,” International Applied Systems Conference, 2025.
C. Gao et al., “Hybrid Swarm Intelligent Algorithm for Multi-UAV Formation Reconfiguration,” Complex & Intelligent Systems, 9(5), 1929–1962, 2022. https://doi.org/10.1007/s40747-022-00891-7
Q. Feng et al., “Resilience Optimization for Multi-UAV Formation Reconfiguration via Enhanced Pigeon-Inspired Optimization,” Chinese Journal of Aeronautics, vol. 35, pp. 110–123, 2022. https://doi.org/10.1016/j.cja.2020.10.029
H. Zhao et al. (2019). “Modeling and Flight Experiments for Swarms of High-Dynamic UAVs.” Sensors, 19(15), 3278. https://doi.org/10.3390/s19153278
A. Kahagh et al. (2020). “Obstacle Avoidance in V-Shape Formation Flight of Multiple Fixed-Wing UAVs.” The Aeronautical Journal, 124(1277), 1979–2000. https://doi.org/10.1017/aer.2020.81
M. J. Matarić and F. Michaud, “Behavior-Based Systems,” In Springer Handbook of Robotics, 2008, pp. 891–909. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30301-5_39
Y. Ren et al., “Region-Based Shape Controller Switching for UAV Swarm Navigation,” IEEE IROS, 2022.
T. Lin et al., “Potential Field-Based MPC for UAV Swarm Path Optimization,” IEEE T-ASE, 2022.
M. Hassanalian et al., “Reconfigurable Topologies for Cooperative UAVs: A Review,” Progress in Aerospace Sciences, 2021.
D. Roy et al., “Multi-UAV Reconfiguration via Ant-Colony Optimization,” Swarm Intelligence, vol. 14(3), pp. 251–275, 2020.
C. Ribeiro et al., “Energy-Efficient Dynamic Formation Switching in UAV Teams,” Robotics and Autonomous Systems, 136, 103705, 2021. https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103705
L. Ferranti et al., “Adaptive Swarm Behavior for Dynamic Topology Adjustment,” Autonomous Robots, vol. 44(4), pp. 639–65, 2020.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
