Дослідження системи комунікації між дронами для пошуково-рятувальних операцій
Автор: Тростинський Святослав Ярославович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютерні системи управління рухомими об'єктами (автомобільний транспорт)
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Магістерська робота присвячена комплексному дослідженню сучасних систем комунікації та управління роєм дронів, які застосовуються у пошуково-рятувальних операціях. Основна мета дослідження — створення децентралізованої системи управління, яка забезпечує автономну взаємодію дронів у складних умовах завдяки впровадженню інноваційних технологій, таких як штучний інтелект, блокчейн, алгоритми самоорганізації та оптимізації маршрутів. Робота підкреслює актуальність розробки таких систем у зв’язку зі зростанням частоти природних і техногенних катастроф, що вимагають оперативних, ефективних і адаптивних рішень. У роботі проведено детальний аналіз існуючих підходів до організації комунікаційних систем та управління роєм дронів. Розглянуто переваги й обмеження централізованих і децентралізованих моделей управління, зокрема їхню ефективність у зонах з поганим зв’язком або в умовах повної його відсутності. На основі цього аналізу запропоновано нові алгоритми, зокрема оптимізацію маршрутів за допомогою методу 2-opt, який дозволяє мінімізувати енерговитрати та час виконання завдань, підвищуючи точність пошуку постраждалих. Також розглянуто блокчейн-технології як пропозицію у систему управління роєм. Завдяки децентралізованій структурі такі технології забезпечують безпечний обмін даними між дронами та підвищують стійкість системи до зовнішніх загроз. Крім того, блокчейн дозволяє автоматизувати процеси прийняття рішень через смарт-контракти, зменшуючи залежність від базових станцій. Важливим аспектом роботи є розробка алгоритмів енергоефективності, спрямованих на оптимізацію споживання енергії та збільшення тривалості автономної роботи дронів. Рішення включають використання високощільних акумуляторів нового покоління, інтеграцію сонячних панелей та мобільних зарядних станцій, а також впровадження прогнозних моделей для розрахунку оптимальних маршрутів з урахуванням рельєфу місцевості та погодних умов. Додатково, у роботі представлено детальний аналіз практичного застосування розроблених алгоритмів у симуляційних середовищах. Було проведено порівняння запропонованих рішень із традиційними методами, що дозволило оцінити їх ефективність у сценаріях з великою територією пошуку, складним рельєфом або мінливими умовами середовища. Результати симуляцій продемонстрували підвищення точності виконання завдань на 30%, зниження енергоспоживання на 25%, а також зменшення загального часу реагування у критичних ситуаціях. Практична цінність дослідження полягає у можливості впровадження запропонованих технологій у реальні пошуково-рятувальні операції. Розроблені методи дозволяють зменшити час реагування, підвищити точність і ефективність системи, забезпечити стійкість до змін середовища та непередбачуваних ситуацій. Отримані результати також можуть бути адаптовані для моніторингу екологічних систем, розвідки та інших сфер, де потрібна автономність і гнучкість ройових структур. Ключові слова: дрони, пошуково-рятувальні операції, комунікаційні системи, штучний інтелект, ройовий інтелект, енергоефективність, блокчейн, оптимізація маршрутів, децентралізоване управління. Перелік використаних літературних джерел 1. Тростинський С.Я, Шпак О.І., «HYBRID DRONES WITH DUCTED AND ASYMMETRIC PROPELLERS: EXPERIMENTAL STUDIES AND APPLICATION PROSPECTS». UDC 62-519:[623.09:004.9] 2. О. Клімішен, А. Красноруцький, С. Кочук, «Застосування технологій бездротового зв’язку й технічного зору для вдосконалення авіаційних операцій пошуку та рятування» — 2023. 3. Ac?kgoz, G., Yildirim Okay, F., Ozdemir, S. "A Novel Blockchain-Based Decentralized Data Management Model for Swarm UAV Systems." Journal of Aerospace Computing, Information, and Communication, vol. 22, no. 3, 2023, pp. 278–290. 4. Yasser, M., Shalash, O., Ismail, O. "Optimized Decentralized Swarm Communication Algorithms for Efficient Task Allocation and Power Consumption in Swarm Robotics." IEEE Transactions on Robotics, vol. 40, no. 5, 2024, pp. 1123–1138. 5. Nathan, R. J. A., Strand, S., Mehrwald, D., Shutin, D., Bimber, O. "An Autonomous Drone Swarm for Detecting and Tracking Anomalies among Dense Vegetation." Sensors, vol. 23, no. 6, 2024, pp. 1800–1823. 6. Zhou, X., Zhu, J., Zhou, H., Xu, C., Gao, F. "EGO-Swarm: A Fully Autonomous and Decentralized Quadrotor Swarm System in Cluttered Environments." Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 3, 2024, pp. 1220–1234.