Новий комплексний фреймворк оптимізує траєкторії польоту та мережевий зв’язок у флотах БПЛА

Безпілотні літальні апарати (БПЛА) все частіше застосовуються для обстеження важкодоступних регіонів - гірських масивів, лісів та зон стихійного лиха. Для покриття великих площ дрони об'єднують у групи, що утворюють adhoc-мережу (FANET), що літає, де кожен БПЛА виступає мобільним вузлом зв'язку. Проте ефективне планування маршруту та підтримка стабільного мережевого з'єднання раніше розглядалися як дві окремі задачі, що призводило до втрати швидкості передачі даних або неефективних траєкторій.

Для розв'язання цієї проблеми група дослідників під керівництвом доцента Хайхуа Ченя (Haihua Chen) з Нанькайського університету (Китай) розробила фреймворк, який одночасно оптимізує траєкторії БПЛА та топологію мережі FANET.

Результати дослідження опубліковано у журналі IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica.

Алгоритм на основі навчання з підкріпленням визначає оптимальний маршрут проходження точок із дотриманням суворих вимог до зв'язку (кожен дрон повинен підтримувати контакт із визначеною кількістю сусідніх БПЛА).

Система формує мережеву структуру та визначає допустимі діапазони потужності передавачів.

Алгоритм опуклої оптимізації коригує потужність сигналу для досягнення максимальної швидкості передачі даних без втрати цілісності мережі.

Під час польових випробувань на горі Ванхай у Тяньцзіні з використанням трьох октокоптерів, оснащених модулями зв'язку NexFi MFS, розроблений метод досяг пропускної здатності 91,39 Кб/с, суттєво перевершивши наявні аналоги. Крім того, система продемонструвала високу стійкість з'єднання навіть при почерговому відключенні окремих БПЛА.

«Результати симуляцій та польових експериментів свідчать, що запропонована стратегія оптимізації дозволяє ефективно планувати траєкторії БПЛА та значно підвищує пропускну здатність мережі FANET порівняно з іншими визнаними методами», - зазначив керівник дослідження д-р Чень.

У майбутньому науковці планується зосередитися на розробці стратегій динамічного розподілу завдань у режимі реального часу та самовідновлення топології мережі для роботи у складних і мінливих умовах.

Як безпечно перейти до системного та керованого використання ChatGPT Business