Перенесення параметрів генетичних алгоритмів для задачі руху наземних роботів на бпла для оптимізації руху

Abstract

This article explores the possibilities of using genetic algorithms to optimize the trajectory of unmanned aerial vehicles (UAVs) in order to improve the accuracy and efficiency of air quality assessment under various conditions. One of the main objectives is to ensure adaptive autonomous navigation of UAVs in dynamic environments, parameters related to air pollution can change in real-time under the influence of external factors, such as weather conditions, geographical features, or levels of anthropogenic impact. Changes in environmental conditions, such as weather conditions and the presence of obstacles, increase the requirements for efficient algorithms for safe and efficient UAV movement. The use of genetic algorithms is a promising approach because they are able to effectively solve complex optimization problems in dynamic environments traditional methods may be less effective. Genetic algorithms, due to their ability to search for optimal solutions in complex data spaces, can be effectively used to determine the optimal routes for collecting information about air pollution. They allow UAVs to adapt their trajectories to the current environmental conditions, taking into account factors such as wind direction and speed, pollution levels in different areas, and the presence of natural or artificial obstacles in urban or rural environments. Thanks to this approach, the algorithms provide coordinated work within a group of UAVs, which allows for the division of monitoring zones, the collection of more accurate data, and faster responses to changes in the environment. The article also discusses how genetic algorithms can improve the process of data collection and processing for further air quality analysis. The optimization of trajectories reduces the energy consumption of UAVs, increases the volume and quality of collected data, which in turn enhances the accuracy of assessments of harmful substance concentrations in the air. This makes genetic algorithms a promising and effective tool for increasing the autonomy and overall efficiency of unmanned systems in the context of air quality monitoring in various environments, such as large cities, industrial zones, agricultural areas, or nature reserves.

Досліджено можливості використання генетичних алгоритмів для оптимізації траєкторії руху безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з метою підвищення точності та ефективності оцінки якості повітря в різних умовах. Одним із головних завдань є забезпечення адаптивної автономної навігації БПЛА в динамічних середовищах, де параметри, пов`язані з забрудненням повітря, можуть змінюватися в реальному часі під впливом зовнішніх чинників, таких як погодні умови, географічні особливості або рівень антропогенного навантаження. Зміни в умовах навколишнього середовища, такі як погодні умови та наявність перешкод, підвищують вимоги до ефективних алгоритмів для безпечного та ефективного руху БПЛА. Використання генетичних алгоритмів є перспективним підходом, оскільки вони здатні ефективно вирішувати складні оптимізаційні задачі в динамічних середовищах, де традиційні методи можуть бути менш ефективними. Генетичні алгоритми, завдяки своїй здатності шукати оптимальні рішення в складних просторах даних, можуть ефективно використовуватись для визначення оптимальних маршрутів збору інформації про забруднення повітря. Вони дозволяють БПЛА адаптувати свої траєкторії під поточні умови навколишнього середовища, враховуючи такі фактори, як напрямок і швидкість вітру, рівень забруднення у різних ділянках, наявність природних чи штучних перешкод у міській або сільській місцевості. Завдяки цьому підходу, алгоритми забезпечують злагоджену роботу в групі БПЛА, що дозволяє розподілити зони моніторингу, зібрати точніші дані і швидше реагувати на зміни в середовищі. Розглядається, як генетичні алгоритми можуть покращити процес збору й обробки даних для подальшого аналізу якості повітря. Оптимізація траєкторій дозволяє зменшити витрати енергії БПЛА, збільшити обсяг і якість зібраних даних, що своєю чергою підвищує точність оцінок концентрацій шкідливих речовин у повітрі. Це робить генетичні алгоритми перспективним і ефективним інструментом для підвищення рівня автономності та загальної ефективності безпілотних систем у контексті моніторингу стану повітря в різних середовищах, таких як великі міста, промислові зони, сільськогосподарські території або природні заповідники.