Адаптивний оптимізаційний підхід для ефективного планування траєкторій БПЛА

М.М. Ніколаєв, аспірант, М.А. Новотарський, д-р техн. наук
Національний технічний університет України
«Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
Україна, 03056, Київ, Берестейський пр-т, 37
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2025, 47(6):84-101

https://doi.org/10.15407/emodel.47.06.084

АНОТАЦІЯ

Ефективна оптимізація маршруту у процесі планування траєкторій безпілотних літальних апаратів відіграє ключову роль для забезпечення безпеки операцій, енергоефективності та раціонального використання обчислювальних ресурсів під час автономної навігації. Це дослідження представляє новий гібридний оптимізаційний підхід, що поєднує глобальні можливості диференційної еволюції з поглибленими локальними перевагами вдосконале­ного алгоритму імітації поведінки китів. Такий інтегрований підхід забезпечує уникнення перешкод, плавність траєкторії та ефективність переміщення. Запропоновано метод, що де­монструє швидшу збіжність до оптимальних рішень порівняно зі стандартними алгоритмами оптимізації. Це підтверджується зниженням загальної функції витрат і робить його перспек­тивним для практичного застосування в складних і динамічних умовах навігації.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

БПЛА, планування траєкторії, диференціальна еволюція, еволюційні обчислення, оптимізація.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Yin S. и др. An Enhanced Whale Algorithm for Three-Dimensional Path Planning for Meteorological Detection of the Unmanned Aerial Vehicle in Complex Environments // IEEE Access. 2024. Т. 12. С. 60039—60057.
2. Li Y. и др. An improved whale optimization algorithm for UAV swarm trajectory planning // Adv Cont Discr Mod. 2024. Т. 2024. № 1.
3. Wu Q. и др. GLBWOA: A Global-Local Balanced Whale Optimization Algorithm for UAV Path Planning // Electronics. 2024. Т. 13. № 23. С. 4598.
4. Dai Y. и др. A novel whale optimization algorithm of path planning strategy for mobile robots // Appl Intell. 2022. Т. 53. № 9. С. 10843—10857.
5. Liu H. и др. UAV Stocktaking Task-Planning for Industrial Warehouses Based on the Improved Hybrid Differential Evolution Algorithm // IEEE Trans. Ind. Inf. 2022. Т. 18. № 1. С. 582—591.
6. Hu G. и др. Enhanced multi-strategy bottlenose dolphin optimizer for UAVs path planning // Applied Mathematical Modelling. 2024. Т. 130. С. 243—271.
7. Hooshyar M., Huang Y.-M. Meta-heuristic Algorithms in UAV Path Planning Optimization: A Systematic Review (2018—2022) // Drones. 2023. Т. 7. № 12. С. 687.
8. Sun G. и др. An Improved Whale Optimization Algorithm Based on Nonlinear Parameters and Feedback Mechanism // Int J Comput Intell Syst. 2022. Т. 15. № 1.
9. Fu S. и др. Red-billed blue magpie optimizer: a novel metaheuristic algorithm for 2D/3D UAV path planning and engineering design problems // Artif Intell Rev. 2024. Т. 57. № 6.
10. Aggarwal S., Kumar N. Path planning techniques for unmanned aerial vehicles: A review, solutions, and challenges // Computer Communications. 2020. Т. 149. С. 270—299.
11. Nikolaiev M., Novotarskyi M. Comparative Review of Drone Simulators // Inf. Comput. and Intell. syst. j. 2024. № 4. С. 79—98.
12. Debnath D. и др. A Review of UAV Path-Planning Algorithms and Obstacle Avoidance Methods for Remote Sensing Applications // Remote Sensing. 2024. Т. 16. № 21. С. 4019.
13. Qadir Z. и др. Autonomous UAV Path-Planning Optimization Using Metaheuristic Approach for Predisaster Assessment // IEEE Internet Things J. 2022. Т. 9. № 14. С. 12505—12514.
14. Zhang Z. и др. Efficient and optimal penetration path planning for stealth unmanned aerial vehicle using minimal radar cross-section tactics and modified A-Star algorithm // ISA Transactions. 2023. Т. 134. С. 42—57.
15. Zhen R. и др. An Improved A-Star Ship Path-Planning Algorithm Considering Current, Water Depth, and Traffic Separation Rules // JMSE. 2023. Т. 11. № 7. С. 1439.
16. Zhou L. и др. A Priority-Based Hybrid Algorithm for UAV Path Planning // 2024 10th International Conference on Big Data and Information Analytics (BigDIA). 2024. С. 518—523.
17. Chen Y. и др. UAV path planning using artificial potential field method updated by optimal control theory // International Journal of Systems Science. 2014. Т. 47. № 6. С. 1407—1420.
18. Hao K. и др. CERRT: A Mobile Robot Path Planning Algorithm Based on RRT in Complex Environments // Applied Sciences. 2023. Т. 13. № 17. С. 9666.
19. Sreelakshmy K. и др. Metaheuristic Optimization for Three Dimensional Path Planning of UAV // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. С. 791—802.
20. Zhang W. и др. Path Planning of UAV Based on Improved Adaptive Grey Wolf Optimization Algorithm // IEEE Access. 2021. Т. 9. С. 89400—89411.
21. Baş E., Ülker E. Improved social spider algorithm for large scale optimization // Artif Intell Rev. 2020. Т. 54. № 5. С. 3539—3574.
22. Yu X. и др. A hybrid algorithm based on grey wolf optimizer and differential evolution for UAV path planning // Expert Systems with Applications. 2023. Т. 215. С. 119327.
23. Zhong C., Li G., Meng Z. Beluga whale optimization: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm // Knowledge-Based Systems. 2022. Т. 251. С. 109215.
24. Mirjalili S., Lewis A. The Whale Optimization Algorithm // Advances in Engineering Software. 2016. Т. 95. С. 51—67.
25. Huang Y. и др. A novel path planning approach for AUV based on improved whale optimization algorithm using segment learning and adaptive operator selection // Ocean Engineering. 2023. Т. 280. С. 114591.

Повний текст: PDF