И.П. Титков1, А.А. Карпунин2

1,2 МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)

Постановка проблемы. Применение групп беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для решения современных практических задач выполнения многоракурсной съемки, наблюдения за территорией, контроля периметра, обнаружения угроз, проведения поисково-спасательных работ позволяет повысить эффективность, ускорить и повысить качество решения указанных задач. Они могут быть сведены к задаче построения группой БПЛА заданной пространственной конфигурации (формации). Фундаментальная проблема группового применения БПЛА связана с обеспечением траекторной безопасности из-за возможного пересечения траекторий движения и столкновения БПЛА на всех этапах функционирования группы. Координированное управление заключается в обеспечении безопасного движения БПЛА из положений в начальной формации в положения в конечной формации. Предлагается решение задачи координированного управления формацией группы БПЛА с обеспечением траекторной безопасности в виде желаемых положений на пространственных траекториях.

Цель. Рассмотреть координированное управление формацией группы БПЛА с обеспечением траекторной безопасности в системах группового управления мультироторными БПЛА.

Результаты. Разработаны алгоритм определения безопасных желаемых положений БПЛА на кусочно-линейных пространственных траекториях и обобщенный алгоритм координированного управления формацией группы БПЛА с обеспечением траекторной безопасности в виде закона управления желаемыми положениями БПЛА на пространственных траекториях. Представлены результаты исследования решения задачи.

Практическая значимость. Показано, что для обобщенного алгоритма не требуется создания математической модели объекта управления, а нужна только способность БПЛА к следованию вдоль назначенной траектории и зависанию в заданном на ней положении с известной точностью. Он позволяет получить решение за прогнозируемое конечное время в случае корректных исходных данных. Реализация алгоритма определения безопасных желаемых положений позволяет вычислять менее чем за одну секунду безопасные желаемые положения на 2048 прямолинейных траекториях или на 256 ломаных из 7 участков или на 512 ломаных из 3 участков в однопоточном режиме с возможностью пропорционального ускорения при распараллеливании.

Титков И.П., Карпунин А.А. Координированное управление формацией группы БПЛА с обеспечением траекторной безопасности в виде желаемых положений на пространственных траекториях (часть 1) // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2022. Т. 20. № 4. С. 25−35. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202204-03

1. Гэн К., Чулин Н.А. Алгоритмы стабилизации для автоматического управления траекторным движением квадрокоптера // Наука и Образование: Научное издание. 2015. № 5. С. 218−235. DOI:10.7463/0515.0771076.
2. Ефанов В.Н., Мизин С.В., Неретина В.В. Управление полетом БПЛА в строю на основе координации взаимодействия группы летательных аппаратов // Вестник УГАТУ. 2014. Т. 18. № 1 (62). С. 144−121.
3. Иванов Д.Я. Методы построения пространственных формаций в группах беспилотных летательных аппаратов типа квадракоптеров: диссертация … кандидата технических наук 05.02.05 (место защиты: ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет»). 2016. 216 с.
4. Белоглазов Д.А., Гузик В.Ф., Косенко Е.Ю., Крухмалев В.А., Медведев М.Ю. и др. Интеллектуальное планирование траекторий подвижных объектов в средах с препятствиями. М.: Физматлит. 2014. 300 c.
5. Меркулов В.И., Миляков Д.А., Самодов И.О. Оптимизация алгоритма группового управления беспилотными летательными аппаратами в составе локальной сети // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2014. № 12 (161). С. 157−166.
6. Морозова Н.С. Виртуальные формации и виртуальные лидеры в задаче о движении строем группы роботов // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2015. № 1. С. 135−149.
7. Муслимов Т.З. Методы и алгоритмы группового управления беспилотными летательными аппаратами самолетного типа: диссертация … кандидата техничеких наук 05.13.01 (место защиты: ФФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет»). 2020. 164 c.
8. Титков И.П., Карпунин А.А. Выявление коллизий и определение границ безопасного сближения траекторий группы беспилотных летательных аппаратов на основе условной оптимизации. URL:https://bmr.bmstu.press/preprints/847/ (дата обращения 22.01.2022).
9. Титков И.П., Карпунин А.А. Решение задачи об оптимальных реализуемых назначениях целевых положений БПЛА и определении очередности движения в задаче формации с обеспечением траекторной безопасности // Междунар. научно-исследовательский журнал. 2022. № 4 (118). C. 95−109. DOI:10.23670/IRJ.2022.118.4.016.
10. Alcantara A., Capitan J., Torres-Gonzalez A., Cunha R., Ollero A. Autonomous Execution of Cinematographic Shots With Multiple Drones // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 201300−201316. DOI:10.1109/ACCESS.2020.3036239.
11. Alonso-Mora J. et al. Distributed multi-robot formation control among obstacles: A geometric and optimization approach with consensus // IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). 2016. P. 5356−5363. DOI:10.1109/ICRA.2016.7487747.
12. Erdogan M.E., Innocenti M., Pollini L. Obstacle Avoidance for a Game Theoretically Controlled Formation of Unmanned Vehicles // IFAC Proceedings Volumes. V. 44. № 1. 2011. P. 6023−6028. DOI:10.3182/20110828-6-IT-1002.03043.
13. Garcia-Aunon P., Roldan J.J., Barrientos A. Monitoring traffic in future cities with aerial swarms: Developing and optimizing a behavior-based surveillance algorithm // Cognitive Systems Research. V. 54. 2019. P. 273−286. DOI:10.1016/j.cogsys.2018.10.031.
14. Hamann B., Chen J.-L. Data point selection for piecewise linear curve approximation // Computer Aided Geometric Design. 1994. V. 11(3). P. 289−301. DOI:10.1016/0167-8396(94)90004-3.
15. Jin P.F., et al. Optimal formation control for quadrotors with collision avoidance based on dynamic constraints // Journal of Physics: Conference Series. 2019. V. 1215. № 1. 9 p. DOI:10.1088/1742-6596/1215/1/012018.
16. Li N.H., Liu H.H. Formation UAV flight control using virtual structure and motion synchronization // IEEE American Control Conference. V. 2008. P. 1782−1787. DOI:10.1109/ACC.2008.4586750.
17. Lissandrini N., Michieletto G., Antonello R., Galvan M., Franco A., Cenedese A. Cooperative Optimization of UAVs Formation Visual Tracking // Robotics. 2019. V. 8. № 3:52. DOI:10.3390/robotics8030052.
18. Milyakov D.A., Verba V.S., Merkulov V.I., Plyashechnik A.S. Quadcopter active phased antenna arra // Procedia Computer Science. 2021. V. 186. P. 628−635. DOI:10.1016/j.procs.2021.04.185.
19. Morgan D., Subramanian G., Chung S.J., Hadaegh F. Swarm assignment and trajectory optimization using variable-swarm, distributed auction assignment and sequential convex programming // The International Journal of Robotics Research. 2016. V. 35. № 10. P. 1261−1285. DOI:10.1177/0278364916632065.
20. Ohta A. Sky magic: Drone entertainment show // ACM SIGGRAPH 2017 Emerging Technologies (SIGGRAPH '17). Article 27. 2017. DOI:10.1145/3084822.3108158.
21. Wang G. et al. Distributed Consensus Control of Multiple UAVs in a Constrained Environment // IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2020. P. 3234−3240. DOI:10.1109/ICRA40945.2020.9196926.
22. Wu F., Chen J., Liang Y. Leader-follower formation control for quadrotors // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017. V. 187. № 1. 8 p. DOI:10.1088/1757-899X/187/1/012016.
23. Xia C., Yudi A. Multi-UAV path planning based on improved neural network // Chinese Control And Decision Conference (CCDC). 2018. P. 354−359. DOI:10.1109/CCDC.2018.8407158.