Оптимізація покриття території дронами у сільському господарстві: огляд та нові підходи
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.85.20431Ключові слова:
оптимізація маршруту, безпілотні літальні апарати, точне землеробство, планування покриття, алгоритм мурашиних колоній, керування зарядом аккумулятора, уникнення перешкод, автономна навігаціяАнотація
У статті досліджено проблему оптимізації траєкторії руху безпілотних літальних апаратів під час виконання мультиспектральної зйомки сільськогосподарських угідь у рамках концепції точного землеробства. Розглянуто основні проблеми, пов’язані зі складною геометрією полів, наявністю природних та штучних перешкод, а також обмеженою ємністю акумуляторів дронів. Запропоновано новий гібридний метод оптимізації маршруту, який інтегрує алгоритм мурашиних колоній для глобального планування послідовності обходу зон з методом двійкового сіткового поділу для детального локального перепланування всередині складних ділянок та обходу перешкод. Ключовою особливістю методу є адаптивний механізм відновлення місії, що дозволяє дрону динамічно повертатися на зарядну станцію, зберігати стан місії та автоматично продовжувати роботу з останньої непокритої ділянки. Результати моделювання та порівняльного аналізу демонструють, що розроблений підхід значно зменшує загальну довжину пройденого маршруту та оптимізує час виконання місії порівняно з традиційними методами, що підтверджує його ефективність для підвищення автономності та продуктивності аграрних безпілотних літальних апаратів.
Посилання
Sameer Agrawal, Bhumeshwar K. Patle, and Sudarshan Sanap, “A systematic review on metaheuristic approaches for autonomous path planning of unmanned aerial vehicles,” Drone Systems and Applications, vol. 12, 2024, pp. 1–28, ISSN 2564-4939, https://doi.org/10.1139/dsa-2023-0093.
Iftekhar Anam, Naiem Arafat, Md Sadman Hafiz, et al., “A systematic review of UAV and AI integration for targeted disease detection, weed management, and pest control in precision agriculture,” Smart Agricultural Technology, vol. 9, 100647, 2024. ISSN 2772-3755, https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100647.
Shijie Yang, Jiateng Yuan, Zhipeng Zhang, et al., “Multi-UAV Collaborative Mission Planning Method for Self-Organized Sensor Data Acquisition,” Computers, Materials and Continua, vol. 81, Issue 1, pp. 1529–1563, 2024, ISSN 1546-2218, https://doi.org/10.32604/cmc.2024.055402.
Xinyu Liu, Longfei Wang, Yuxin Ma et al., “Collaborative Trajectory Planning for Stereoscopic Agricultural Multi-UAVs Driven by the Aquila Optimizer,” Computers, Materials and Continua, vol. 82, Issue 1, pp. 1349–1376, 2025. ISSN 1546-2218, https://doi.org/10.32604/cmc.2024.058294.
J. Akshya, G. Neelamegam, C. Sureshkumar et al., “Enhancing UAV Path Planning Efficiency through Adam-Optimized Deep Neural Networks for Area Coverage Missions,” Procedia Computer Science, vol. 235, pp. 2–11, 2024. SSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.04.001.
Gamil Ahmed and Tarek Sheltami, “Receding Horizon and Optimization-based Control for UAV path planning with Collision Avoidance,” Procedia Computer Science, vol. 251, pp. 15–22, 2024. ISSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.11.079.
Sergio Vélez, Gonzalo Mier, Mar Ariza-Sentís et al., “Integrated framework for multipurpose UAV Path Planning in hedgerow systems considering the biophysical environment,” Crop Protection, vol. 187, 106992, 2025. ISSN 0261-2194, https://doi.org/10.1016/j.cropro.2024.106992.
Wang-ying XU, Xiao-bing YU, and Xin-yu XUE, “A binary gridding path-planning method for plant-protecting UAVs on irregular fields,” Journal of Integrative Agriculture, vol. 22, Issue 9, pp. 2796–2809, 2023. ISSN 2095-3119, https://doi.org/10.1016/j.jia.2023.02.029.
Mar Ariza-Sentís, Sergio Vélez, and Hilmy Baja, “An aerial framework for Multi-View grape bunch detection and route Optimization using ACO,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 221, 108972, 2024. ISSN 0168-1699, https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108972.
Doğan Güneş and Hideo Hasegawa, “Optimizing UAV sprayer performance using field data and machine learning approaches,” Smart Agricultural Technology, vol. 11, 101013, 2025. ISSN 2772-3755, https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101013.
Gamil Ahmed, Tarek Sheltami, Ashraf Mahmoud et al., “Energy-Efficient UAVs Coverage Path Planning Approach,” CMES – Computer Modeling in Engineering and Sciences, vol. 136, Issue 3, pp. 3239–3263, 2023. ISSN 1526-1492, https://doi.org/10.32604/cmes.2023.022860.
Adib Bin Rashid, Ashfakul Karim Kausik, Anika Khandoker et al., “Integration of Artificial Intelligence and IoT with UAVs for Precision Agriculture,” Hybrid Advances, vol. 10, 100458, 2025. ISSN 2773-207X, https://doi.org/10.1016/j.hybadv.2025.100458.
Mogens Plessen, “Path planning for spot spraying with UAVs combining TSP and area coverages,” Smart Agricultural Technology, vol. 11, 100965, 2025. ISSN 2772-3755, https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100965.
Shiwei Chu and Wenxia Bao, “Dynamic Agricultural Pest Classification Using Enhanced SAO-CNN and Swarm Intelligence Optimization for UAVs,” International Journal of Cognitive Computing in Engineering, vol. 6, pp. 588–602, December 2025. ISSN 2666-3074, https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2025.04.002.
Qianwen Shen, Damin Zhang, Qing He et al., “A novel multi-objective dung beetle optimizer for Multi-UAV cooperative path planning,” Heliyon, vol. 10, Issue 17, e37286, 2024. ISSN 2405-8440, https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e37286.
B. Matej, “EU field boundaries,” Zenodo. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.14229032
##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).
