Development of a method for controlling unmanned aircraft systems taking into account the ip code in the task of cargo transportation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper is devoted to the development of a method for controlling unmanned aerial systems taking into account the IP code in the task of cargo transportation. A short review of works devoted to methods and algorithms of group control of unmanned aerial vehicles (UAVs) in cargo transportation is carried out. New mathematical models and method of control of heterogeneous group of UAVs in the task of cargo transportation are proposed. The basis for their development is the consideration of the IP code for the formation of meteorological constraints of the route network. The first and second characteristic digits of the IP code allowed us to determine the limitations of the influence of rain, snow and snowdrifts. These phenomena can have serious consequences for UAVs in flight, leading them to various kinds of malfunctions. The decision maker (DM) can select the UAV for the mission with the required IP code digits, thus reconfiguring the unmanned aerial system (UAS) and forming more effective solutions from the management point of view. A computational experiment is conducted to confirm this statement. For the considered areas, the application of the new method, taking into account the IP code for the UAV, allows to improve the efficiency estimation in comparison with the existing method.

About the authors

Alexander Aleksandrovich Salomatin

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: karateka30@mail.ru
Moscow

References

  1. АНТОХИН Е.А., ПАНАСЕНКО Н.Н., АТАКИЩЕВ О.И. и др. Обеспечение безопасности испытаний беспилот-ных летательных аппаратов военного и специального назначения // Известия института инженерной физики. – 2019. – №2(52). – С. 71–76.
  2. АСТАПЕНКО П.Д., БАРАНОВ А.М., ШВАРЕВ И.М. По-года и полеты самолетов и вертолетов. – Л.: Гидроме-теоиздат, 1980. – 276 с.
  3. ГОСТ 14254-2015 (IEC 60529:2013). Степени защиты, обеспечиваемые оболочками (код IP). – М.: Стандартин-форм, 2019. – 36 с.
  4. ЗАХАРОВА А.А., КУТАХОВ В.П., МЕЩЕРЯКОВ Р.В. и др. Моделирование задач транспортировки грузов в беспилотной авиационной системе // Авиакосмическое приборостроение. – 2023. – №3. – С. 3–15.
  5. КУЗНЕЦОВ И.Е., МЕЛЬНИКОВ А.В., РОГОЗИН Е.А. и др. Методика учета влияния метеорологических фак-торов на эффективность применения беспилотных ле-тательных аппаратов на основе системного анализа // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. – 2018. – Т. 45, №2. – C. 125–139.
  6. ЛАЗУТКИН А.В., УРВАНЦЕВ Р.А., ФЛОРОВ А.В. и др. Анализ статистических данных о полетах беспилотных летательных аппаратов серии SUPERCAM в сложных метеоусловиях для картографии и видеоразведки // Перспективы развития и применения комплексов с бес-пилотными летательными аппаратами. Сборник статей и докладов по материалам ежегодной научно-практической конференции. – 2016. – С. 268–272.
  7. МОИСЕЕВ Д.В., ЧИНЬ В.М. Вычислительные аспекты и прикладное программное обеспечение оптимальной маршрутизации полета легкого беспилотного лета-тельного аппарата в поле постоянного ветра // Вестник евразийской науки. – 2017. – Т. 9, №3(40). – С. 92.
  8. МОИСЕЕВ Д.В., ЧИНЬ В.М., МОЗОЛЕВ Л.А. и др. Маршрутизация полета легкого беспилотного лета-тельного аппарата в поле постоянного ветра на основе решения разновидностей задачи коммивояжера // Труды МАИ. – 2015. – №79. – С. 8.
  9. НОСОВ А.М., САВЕЛЬЕВ А.И., ВИЛЬЯНИНОВ В.Н. и др. Опыт транспортировки компонентов крови с применением беспилотного летательного аппарата // Медицина катастроф. – 2022. – №3. – С. 65–69.
  10. Официальный сайт компании Zipline. – URL: https://www.flyzipline.com/technology (дата обращения: 27.06.2023)
  11. Официальный сайт федеральной службы государствен-ной статистики. – URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата об-ращения: 29.12.2023)
  12. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р: официальный сайт. Про-грамма «Цифровая экономика» – URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 20.10.2023).
  13. РОМАНЕНКО В.А. Математические модели функцио-нирования аэропортов в условиях современного авиа-транспортного рынка: монография. – Самара: ООО «Издательство Ас Гард», 2010. – 244 с.
  14. Транспортная стратегия Российской Федерации на пе-риод до 2030 года. Совет Безопасности Российской Федерации: официальный сайт. – URL: http://www.scrf.gov.ru/security/economic/document123/ (дата обращения: 20.10.2023).
  15. BOYCHEV I.Z. Research algorithms to optimize the drone route used for security // IEEE XXVII Int. Scientific Conf. Electronics (ET-2018). – 2018. – P. 1–4.
  16. CLARKE G., WRIGHT J.W. Scheduling of vehicles from a Central Depot to a Number of the Delivery Point // Opera-tions Research. – 1964. – P. 568–581.
  17. DERPICH I., MIRANDA D., SEPULVEDA J. Using drones in a warehouse with minimum energy consumption // 7th Int. Conf. on Computers Communications and Control (ICCCC-2018). – 2018. – P. 97–102.
  18. GJORSHEVSKI H., TRIVODALIEV K., KOSOVIC I.N. et al. Dynamic Programming Approach for Drone Routes Plan-ning // 26th Telecommunications Forum (TELFOR-2018). – 2018. – P. 1–4.
  19. HANAFI R., RUSMAN M., MARDIN F. et al. Distribution Route Optimization of a Capacitated Vehicle Routing Prob-lem by Sweep Algorithm // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2020. – P. 1–6.
  20. LIONG C.Y., WAN I., OMAR K. Vehicle routing problem: Models and solutions // Journal of Quality Measurement and Analysis.– 2008. – Vol. 4. – P. 205–218.
  21. MITCHELL M. An Introduction to Genetic Algorithms. – The MIT Press, 1998. – P. 2.
  22. NEOGI A., MOUNIKA S., KALYANI S. et al. A Compre-hensive Study of Vehicle Routing Problem With Time Win-dows Using Ant Colony Optimization Techniques // Int. Jour-nal of Engineering and Technology (UAE). – 2018. – P. 80–85.
  23. RAIVI A., HUDA S., ASIFUL M. et al. Drone routing for drone-based delivery systems: a review of trajectory plan-ning, charging, and security // Sensors. – 2023. – P. 23.
  24. TAILLANDIER P., GAUDOU B., GRIGNARD A. et al. Building, composing and experimenting complex spatial models with the GAMA platform // Geoinformatica. – 2019. – Vol. 23(2). – P. 299–322.
  25. WALDNER J. Nanocomputers and Swarm Intelligence. – John Wiley & Sons, Inc., 2008. – P. 225.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).