АДАПТИВНИЙ МЕТОД НАВІГАЦІЇ РОЮ БПЛА

<jats:p>У статті досліджується проблема безпечної навігації рою БПЛА у середовищі з перешкодами, наприклад, будівлями чи рельєфом місцевості. Запропонований адаптивний підхід поєднує високорівневий контролер на основі мережі Петрі та політику руху на основі навчання з підкріпленням. У рамках дослідження було розглянуто застосування методу навігації на основі Proximal Policy Optimization, який забезпечує рух у межах кожного сегмента маршруту, спираючись на результати сканування місцевості лідаром. Натомість керуюча мережа на основі високорівневих мереж Петрі зберігає повноваження щодо контролю послідовності етапів завдань, розподілу ресурсів та аварійного повернення в разі несправності. Структура мережі відносно попередньо розробленої моделі не змінюється, тому встановлені раніше властивості зберігаються, а умови переходів обчислюються за положенням БПЛА у просторі. Проведено аналіз поширених методів навчання, які використовуються для подібних задач, а також виконано навчання та моделювання в середовищі ROS 2/Gazebo для рою з 10 БПЛА. У дослідженні використовувалися два середовища, згенеровані на основі реальних даних про висоти та забудову. Навчання політики проводилося у середовищі зі складнішим рельєфом та щільнішою забудовою. Ефективність методу після перенесення було оцінено за двома критеріями: надійністю навігації та здатністю до узагальнення. Результат навченої політики становив 90 % досягнень цілі та 5 % зіткнень у раніше невідомому тестовому середовищі, і повний цикл завдання було успішно виконано.</jats:p>