Development of a methodology for controlling UAV swarms based on swarm intelligence
DOI:
https://doi.org/10.54858/dndia.2023-19-15Keywords:
unmanned aerial vehicle, methodology, UAV swarm, swarm intelligence, distributed hierarchical control, control of swarm intelligent systems, centralized and decentralized controlAbstract
The relevance of the study is due to the emergence of new problems of organized massive (swarm) use of UAVs in the course of high-precision strikes on military and critical enemy targets distributed in space in the tactical and operational depth of the construction of combat orders. The expediency of applying the approach of distributed hierarchical control of UAVs with swarm intelligence is substantiated. The use of such a control approach will ensure the effective use of UAV swarms (including heterogeneous ones) in the operations of interspecies groups of troops of the Armed Forces of Ukraine and other components of the Security and Defense Forces of Ukraine in repelling the armed aggression of the enemy. Distributed hierarchical control is an integrated approach and provides a combination of the advantages of centralized and decentralized control and compensates for their disadvantages in control a UAV swarm. Based on the results of the study, the contradictions were identified and the scientific problem was formulated, and partial scientific tasks of the study were identified to develop a methodology for controlling UAV swarms based on swarm intelligence, which includes application strategies, theoretical foundations, scientific and methodological apparatus, and research results. The research hypothesis is put forward that the conditions for achieving a positive effect from approaches to UAV swarm control can be achieved by building strategies for the integrated use and operation of UAV swarms, the theoretical foundations for the formation and control of UAV swarms, and the development of a scientific and methodological apparatus for controlling UAV swarm intelligence systems in the performance of combat and special missions. The development of the methodology will contribute to the development of new concepts, architecture and algorithms for swarm intelligent UAV systems, as well as the integration of advanced information technologies into military practice.
References
Schranz M., Umlauft M., Sende M., Elmenreich W. Swarm robotic behaviors and current applications. Frontiers in Robotics and AI, 2020, 36.
Пікенін О.О.Мариношенко, О.П., ПрохорчукО.В. Реалізація польоту групи безпілотних літальних апаратів. Механіка гіроскопічних систем. 2016. Вип. 31. – С. 12–26.
Kharchenko V., Kliushnikov I., Rucinski A., Fesenko H., Illiashenko O. UAV Fleet as a Dependable Service for Smart Cities: Model-Based Assessment and Application. Smart Cities. 2022. 5(3). 1151–1178.
Лупандін В.А., Мегельбей Г.В., Мацько О.Й., Куртсеітов Т.Л., Міроненко П.О. Основні тенденції створення та застосування груп безпілотних літальних апаратів. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2019. (2). С. 88–96.
Бондарєв Д.І., Кучеров Д.П., Шмельова Т.Ф. Моделі групових польотів безпілотних літальних апаратів з використанням теорії графів. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України.2015. (3). – С. 68–74.
Журавська І. Гетерогенні комп’ютерні мережі критичного застосування на основі роїв та зграй БПЛА: монографія. Миколаїв : Вид–во ЧНУ ім. Петра Могили, 2019. – 192 с.
Методологія ситуаційного колективного управління пілотованими і безпілотними літальними апаратами в єдиному повітряному просторі: наукові матеріали. В 3-х томах. Том 2. Інтегровані корпоративні моделі для колективного управління пілотованими і БПЛА в єдиному повітряному просторі в умовах ризику і невизначеності / Харченко В.П., Шмельова Т.Ф., Знаковська Є.А., Бугайко Д.О., Луппо О.Є., Лазоренко В.А., Аргунов Г.Ф. Мухіна М.П., Малютенко Т.Л., Кузьменко Н.С., Бондарєв Д.І., Петрушевський А.О., Шостак О.В., Благая Л.В./ Под ред. Харченко В.П.: – К.: НАУ, 2017. – 120 с.
Методологія формування інтелектуальної складової агентної системи рою безпілотних літальних апаратів: монографія / О. К. Погудіна, Д. М. Крицький, А. М. Биков, Т. А. Пластун, М. В. Пивовар, М. О. Бичок, О. В. Каратанов, А. В. Погудін, О. С. Крицька – Х. : Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського “Харк. авіац. ін-т”, 2021. – 219 с
Голембо В.А., Мельніковим Р.Г. Організація роботи групи безпілотних літальних апаратів. Вісник Національного університету Львівська політехніка. Комп’ютерні системи та мережі. 2018. 905. – С.56–63.
Тристан А.В., Матющенко О.Г. Групове застосування БПЛА у місіях з пошуку та впливу на наземний об’єктів. Повітряна міць держави. 2021. №1(1). – С. 94–96.
Chung T. Offensive swarm-enabled tactics (offset). DARPA Tactical Technology Office. Proposers Day, Arlington, VA, Accessed January. 2017. Т. 30.
Brown R., Adams J.A. Congestion Analysis for the DARPA OFFSET CCAST Swarm Field Robotics Journal, Field Robotics, Special Issue: Dynamic Large-Scale Swarm Systems in Urban Environments: Results from the DARPA OFFSET Program.2023.3. Р.190–221.
Mizokami K. The Pentagon’s autonomous swarming drones are the most unsettling thing you’ll see today. Popular Mechanics. 2017. Т. 9.
Liu B., Wang S., Li Q., Zhao X., Pan Y., Wang C. Task Assignment of UAV Swarms Based on Deep Reinforcement Learning. Drones. 2023, 7, 297.
Zhou Y., Rao B., Wang W. Uav swarm intelligence: Recent advances and future trends. IEEE Access. 2020, 8, Р. 183856–183878.
Khelifi M., Butun I., Swarm Unmanned Aerial Vehicles (SUAVs): A Comprehensive Analysis of Localization, Recent Aspects, and Future Trends. 2022, 8600674.
Campion M., Ranganathan P., Faruque S. UAV swarm communication and control architectures: A review. J. Unmanned Veh. Syst. 2018, 7, Р. 93–106.
Puente-Castro A., Rivero D., Pazos A., Fernandez-Blanco E. A review of artificial intelligence applied to path planning in UAV swarms. Neural Comput. Appl. 2022, 34, Р. 153–170.
Campion M., Ranganathan P., Faruque S. A review and future directions of UAV swarm communication architectures. In Proceedings of the IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT), Rochester, MI, USA, 3–5 May 2018.Р. 0903–0908.
Telli K., Kraa O., Himeur Y., Ouamane A., Boumehraz M., Atalla S., Mansoor, W. A Comprehensive Review of Recent Research Trends on UAVs. Systems. 2023, 11(8), 400.
Bhamu N., Harshit Verma, Akanksha Dixit, Barbara Bollard, and Smruti R. Sarangi. SmrtSwarm: A Novel Swarming Model for Real-World Environments. Drones.2023. 9. 573.
VarunK.A., KumarR., PriyadarshiniP.C., KathikE.S., Madhan Sonya A. Self-co-ordination algorithm (SCA) for multi-UAV systems using fair scheduling queue. Sensor review, 01 Sep 2023, Vol. 43, Issue 4, p. 233–242.
Kernbach S., ed. Handbook of collective robotics: fundamentals and challenges. CRC Press, 2013.
