Development of an Intelligent Control Algorithm for a Group of Unmanned Aerial Vehicles

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

At the current moment, the development of scientific and technological progress is being update. In particular, the development and widespread use of unmanned aerial vehicles is particularly relevant. These technological innovations are capable of solving a whole range of tasks in completely different areas of human life, both domestic and professional. One of the subtasks of applying these solutions is the use of groups of unmanned aerial vehicles. However, a problem arises related to their control in space, which requires the development of new algorithms and approaches to its solution. The main purpose of the presented article is to perform an analysis regarding the issue of controlling a group of unmanned aerial vehicles. The paper presents the results of the development of the author's interpretation of an algorithm designed to control a group of unmanned vehicles. The algorithm of the bee colony taken as a basis. A special feature of the proposed algorithm is the modification due to the integration of artificial intelligence elements. It assumed that the use of the proposed approaches in practice would significantly increase the efficiency and ensure the autonomy of the tasks performed by a group of unmanned aerial vehicles. The main advantage of the developed intelligent algorithm is the capture of the maximum possible survey area with the available number of unmanned aerial vehicles in the group.

About the authors

Vladimir A. Londikov

Pskov State University

Author for correspondence.
Email: redcat60@mail.ru
SPIN-code: 3960-5739

Cand. Sci. (Eng.), associate professor, Department of Information and Communication Technologies, Institute of Hybrid Technologies in Machine Tool Construction of the Union State

Russian Federation, Pskov

Sergey Yu. Lukanov

Pskov State University

Email: lukanovysergey@gmail.com

postgraduate student, Department of Information and Communication Technologies, Institute of Hybrid Technologies in Machine Tool Construction of the Union State

Russian Federation, Pskov

Olga Yu. Timoshevskaya

Pskov State University

Email: olga.tim777@yandex.ru
SPIN-code: 3280-2702

Cand. Sci. (Eng.), associate professor, Department of Information and Communication Technologies, Institute of Hybrid Technologies in Machine Tool Construction of the Union State

Russian Federation, Pskov

References

  1. Gordienko V.S., Polyanin K.S. The control system of a group of unmanned aerial vehicles. Science Without Borders. 2018. No. 1 (18). Pp. 44–47. (In Rus.)
  2. Saveliev A.I., Lebedeva V.V., Lebedev I.V. et al. Management of a group of UAVs when working out crisis flight situations in solving transport problems. Izvestiya SFU. Technical Sciences. 2022. No. 1 (225). Pp. 110–120. (In Rus.)
  3. Ivanov E.V. Control system of a group of UAVs for joint payload transportation. Globus. 2020. No. 11 (57). Pp. 34–40. (In Rus.)
  4. Egorova K.V. Simulation model of flight control of a group of unmanned aerial vehicles based on the algorithm of a bee colony. Vestnik VSTU. 2023. No. 2. Pp. 68–71. (In Rus.)
  5. Xiao-Ping X., Xiao-Ting Y., Wen-Yuan Y. et al. Algorithms and applications of intelligent swarm cooperative control: A comprehensive survey. Progress in Aerospace Sciences. 2022. Vol. 135. Pp. 239–263.
  6. Leonov A.V., Litvinov G.A. Application of the BEEADHOC bee colony algorithm for routing in FANET. Bulletin of SibGUTI. 2018. No. 1 (41). Pp. 85–95. (In Rus.)
  7. Fourati L.C., Mohammed A.B., Fakhrudeen A.M. Comprehensive systematic review of intelligent approaches in U-AV-based intrusion detection, blockchain, and network security. Computer Networks. 2024. Vol. 239. P. 110140.
  8. Andrievsky B.R., Popov A.M., Mikhailov V.A., Popov F.A. Application of artificial intelligence methods for flight control of unmanned aerial vehicles. Aerospace Engineering and Technologies. 2023. No. 2. Pp. 72–107. (In Rus.)
  9. Hu G., Du B., Chen K., Wei G. Super eagle optimization algorithm based three-dimensional ball security corridor planning method for fixed-wing UAVs. Advanced Engineering Informatics. 2024. Vol. 59. Pp. 143–167.
  10. Gaiduk A.R., Dyachenko A.A., Kapustyan S.G., Plaksienko E.A. Algorithms of autonomous group control of horizontal movements of UAVs. Data Analysis and Processing Systems. 2017. No. 2 (67). Pp. 120–134. (In Rus.)
  11. Zhu Yu. Formation of flight control of a group of unmanned aerial vehicles based on the algorithm of a multi-agent swarming model. Informatics, Telecommunications and Management. 2022. No. 4. Pp. 22–36. (In Rus.)
  12. Hasan M.K., Kabir S.R., Salwani A. et al. 3D relative directions based evolutionary computation for UAV-to-UAV interaction in swarm intelligence enabled decentralized networks. Alexandria Engineering Journal. 2023. Vol. 85. Pp. 104–113.
  13. Muslimov T.Z. Algorithms for controlling the formation of autonomous unmanned aerial vehicles of an airplane type using the vector field method. Management, Communication and Security Systems. 2019. No. 4. Pp. 187–214. (In Rus.)
  14. Hui Y., Wang J., Li B. STF-YOLO: A small target detection algorithm for UAV remote sensing images based on improved Swin Transformer and class weighted classification decoupling head. Measurement. 2024. Vol. 224. Pp. 543–586.
  15. Liu W., Ga Z. A distributed flocking control strategy for UAV groups. Computer Communications. 2020. Vol. 153. Pp. 95–101.
  16. Kutakhov V.P., Meshcheryakov R.V. Management of group behavior of unmanned aerial vehicles: Setting the task of applying artificial intelligence technologies. Problems of Management. 2022. No. 1. Pp. 67–74. (In Rus.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Distribution of spheres of activity of Russian companies developing UAVs in 2023

Download (38KB)
3. Fig. 2. The scheme of information transfer to a group using the example of a bee colony

Download (52KB)
4. Fig. 3. Interpretation of the algorithm in relation to a group of UAVs

Download (112KB)
5. Fig. 4. Using the particle swarm method for UAVs

Download (39KB)
6. Fig. 5. The algorithm of interaction of a group of UAVs in the air

Download (51KB)
7. Fig. 6. An example of the application of an intelligent control algorithm for a group of UAVs

Download (41KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».