Г.В. Моисеев1, А.Н. Алюнов2, В.В. Иванов3

1–3 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Москва, Россия)
1 grg.moiseev@gmail.com

Постановка проблемы. Из-за малой дальности действия ГМ-детектора единичного беспилотного летательного аппарата (БПЛА) эффективность поиска источника радиации на больших площадях ограничена. Чтобы решить эту проблему, предлагается использовать существующие математические модели для группы БПЛА. Групповое применение БПЛА позволяет обмениваться результатами измерений, что повышает эффективность поиска и точность оценки источника радиации. Дополнительно предлагается использовать алгоритм слияния частиц, который поможет сократить количество расчетов при групповом поиске источника радиации.

Цель. Предложить алгоритм совместного поиска неизвестного источника радиации с помощью объединения информации с группы БПЛА и стратегии свободной энергии с адаптивным размером шага.

Результаты. На основе информации от нескольких БПЛА проведено слияние частиц в соответствии с заданными условиями для получения точных параметров местоположения источника радиации. Предположен пошаговый обмен информацией между БПЛА для решения задачи поиска неизвестного источника радиации с помощью стратегии свободной энергии с адаптивным размером шага.

Практическая значимость. Результаты предварительных численных экспериментов показывают, что коэффициент успешности поиска по предложенному алгоритму превышает 90%.

Моисеев Г.В., Алюнов А.Н., Иванов В.В. Мультиагентный поиск источника радиации группой беспилотных летательных аппаратов // Нелинейный мир. 2025. Т. 23. № 3. С. 66–72. DOI: https://doi.org/10.18127/ j20700970-202503-08

1. Huo Jianwen, Ling Mingrun, Luo Minghua, Hu Li. Distributed: Missing Radiation Source Search Method Based On Consensus Parameter Estimation And Free Energy Strategy. The Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE). 2023.30. 1385. 10.1299/jsmeicone.2023.30.1385.
2. Couceiro Micael, Rocha Rui, Ferreira N. A novel multi-robot exploration approach based on Particle Swarm Optimization algorithms. 9th IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics. 2011. SSRR 2011. 327–332. 10.1109/SSRR.2011.6106751.
3. Li B., Zhu Y., Wang Z., Li C., Peng Z., Ge L. Use of Multi-Rotor Unmanned Aerial Vehicles for Radioactive Source Search, Remote Sensing. 2018. V. 10 (5). P. 728.
4. Bos A., Rosenfeld A., Kron T., Errico F., Moscovitch M. Fundamentals of Radiation Dosimetry. Concepts & Trends in Medical Radiation Dosimetry. American Institute of Physics. 2011. P. 5–23.
5. Cho H.S., Woo T.H. Mechanical analysis of flying robot for nuclear safety and security control by radiological monitoring. Ann. Nucl. Energy. 2016. V. 94. P. 138–143.
6. Durrieu J.L., Thiran J.P., Kelly F. Lower and upper bounds for approximation of the Kullback-Leibler divergence between Gaussian Mixture Models. 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE. 2012.
7. Rao N.S.V., Shankar M., Chin J.C. et al. Identification of low-level point radiation sources using a sensor network. In: 2008 International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN 2008). 2008 Apr 22–24. St. Louis, USA. IEEE. 2008. P. 493–504.
8. Gunatilaka A., Ristic B., Gailis R. On localisation of a radiological point source. In: 2007 Information. Decision and Control. 2007 Feb 12–14. Adelaide, Australia. IEEE. 2007. P. 236–41.
9. Nemzek R.J., Dreicer J.S., Torney D.C., Warnock T.T. Distributed sensor networks for detection of mobile radioactive sources. IEEE TransNucl Sci 2004. V. 51. P. 1693–700.
10. Brewer E.T. Autonomous localization of 1/R2 sources using an aerial platform. Virginia Tech; 2009. Available from: https://vtechworks.lib.vt.edu/handle/10919/36378. [Last accessed on 18 Dec 2023].
11. Morelande M.R., Ristic B. Radiological source detection and localisation using Bayesian techniques. IEEE Trans Signal Process. 2009. V. 57. P. 4220-31.
12. Jarman K.D., Miller E.A., Wittman R.S., Gesh C.J. Bayesian radiation source localization. Nucl Technol 2011. V. 175. P. 326–34.
13. Huo J., Liu M., Neusypin K.A., Liu H., Guo M., Xiao Y. Autonomous search of radioactive sources through mobile robots. Sensors. 2020. V. 20. P. 3461.
14. Ling M., Huo J., Moiseev G.V., Hu L., Xiao Y.F. Multi-robot collaborative radioactive source search based on particle fusion and adaptive step size. Ann Nucl Energy. 2022. V. 173. P. 10910.
15. Song C., He Y., Ristic B., Lei X. Collaborative infotaxis: Searching for a signal-emitting source based on particle filter and Gaussian fitting. Robotics and Autonomous Systems. V. 125. P. 103414. https://doi.org/10.1016/j.robot.2019.103414
16. Durrieu J.L., Thiran J.P., Kelly F. Lower and upper bounds for approximation of the Kullback-Leibler divergence between Gaussian Mixture Models. 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE. 2012.
17. Rahbar F., Marjovi A., Martinoli A. Design and Performance Evaluation of an Algorithm Based on Source Term Estimation for Odor Source Localization. Sensors. 2019. V. 19 (3). P. 656. https://doi.org/10.3390/s19030656.
18. Masson J.B. Olfactory searches with limited space perception. Proc natl acad sci u s a. 2013. V. 110(28). P. 11261–11266.
19. Huo J., Liu M., Neusypin K.A., Liu H., Guo M., Xiao Y. Autonomous Search of Radioactive Sources through Mobile Robots. Sensors. 2020. V. 20 (12). P. 3461.