У статті здійснено глибоке дослідження інноваційних підходів до удосконалення методики розробки планів польоту безпілотних літальних апаратів, зокрема у контексті підвищення ефективності планування маршрутів за умов мінливих експлуатаційних факторів. Вперше здійснено комплексну оцінку ефективності вибору оптимального маршруту серед різних розроблених варіантів, що дозволяє значно зменшити час і ресурси, необхідні для виконання завдання. Однією з основних цілей цього дослідження є інтеграція новітніх алгоритмів оптимізації в існуючі платформи безпілотних літальних апаратів, що дозволяє здійснювати адаптацію до змін навколишнього середовища в реальному масштабі часу.
Зокрема, в роботі представлені нові підходи до оцінки та вибору оптимальних маршрутів, що враховують складні топографічні умови, динамічні фактори, як-от зміни погодних умов, а також суворі часові та ресурсні обмеження. Запропоновані алгоритми використовують передові методи оптимізації, такі як генетичні алгоритми, методи розв’язання задач за допомогою штучних нейронних мереж, а також адаптивні стратегії прогнозування. Всі ці інструменти інтегровані з потужними географічними інформаційними системами, що значно покращує точність маршруту та забезпечує можливість динамічного коригування в реальному часі.
Ключовим аспектом є також мінімізація енергоспоживання та тривалості польоту, що критично важливо для підвищення ефективності та зниження витрат на експлуатацію безпілотних літальних апаратів. У роботі обґрунтовано, чому запропоновані підходи є більш ефективними, ніж існуючі методики, і як вони дозволяють досягти значних переваг у ряді реальних сценаріїв, таких як пошукові операції, моніторинг навколишнього середовища та доставка вантажів.
Порівняльний аналіз показав, що нові методи забезпечують кращі результати не тільки за ефективністю маршруту, але й за здатністю адаптуватися до непередбачених змін умов навколишнього середовища. Результати дослідження можуть мати значний вплив на подальший розвиток програмного забезпечення для безпілотних літальних апаратів, розширюючи можливості для розроблення систем керування польотом нового покоління, здатних забезпечити більш надійні та ефективні операції в різноманітних додатках.
У перспективі планується проведення реальних випробувань розроблених моделей, що дозволить верифікувати ефективність запропонованих методів на практиці та оцінити їх застосовність у різних умовах експлуатації.
- Artomova, A. & Artomov, I. (2025). Methodology for Assessing the Efficiency of Generated UAV Flight Route Plans for Optimal Selection. Smart Innovations in Energy and Mechanical Systems. SIEMS 2025. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1480. Springer, Cham. 233−243. https://doi.org/10.1007/978-3-031- 95191-6_22
- Artomova, A. & Artomov, I. (2025). Optimization of UAV Routes and Efficiency Enhancement Using Modern IT Technologies. Integrated Computer Technologies in Mechanical Engineering - 2024. ICTM 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1473. Springer, Cham. 219−299. https://doi.org/10.1007/978-3-031- 94845-9_19
- Berezhnoy, A. A. & Kryzhanovsky, I. M. (2020). Complex tasks of the decision support system for planning flight routes of unmanned aerial vehicles. Control, navigation and communication systems, 1(59), 3−6. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.1.003
- Berezhnoy, A., Kalacheva, V. & Rozhkov, N. (2019). Simulation of movement of dynamic objects in the system of sub-holding decision-making planning of routes of unmanned aerial vehicles. Information processing systems, 4(159), 44−49. https://journal-hnups.com.ua/index.php/soi/article/view/soi.2019.159.05/731
- Chumak, O., Dudko, M., & Dmitriyev, O. (2024). Ontology of movement route planning methods for unmanned aerial vehicles. Testing and Certification, 1(3), 69−77. https://doi.org/10.37701/ts.03.2024.10
- Delle Fave, F. M., Xu, Z., Rogers, A. & Jennings, N. R. (2016). Decentralised Coordination of Unmanned Aerial Vehicles for Target Search using the Max-Sum Algorithm. Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 30(6), 912−946. https://doi.org/10.1109/ICRA.2012.6225053
- Druzhinin, E. A., Kovalevsky, M. I., Pogudina, A. K. & Cheranovsky, V. A. (2021). Methods and information technologies of introduction of unmanned aerial vehicles into the airspace of Ukraine. Weapons systems and military equipment, 4(68), 84−90. https://doi.org/10.30748/soivt.2021.68.12
- Galinsky, D.O. & Kulish, R.V. (2023). Method of monitoring the state of stationary elements of objects of critical infrastructure by unmanned aerial vehicles using dynamic programming. Control, navigation and communication systems. Control, navigation and communication systems, 1(71), 10−14. https://doi.org/ 10.26906/SUNZ.2023.1.010
- Gorbach, V. Ya. & Bondarenko, Yu. L. (2020). Improved methodology for evaluating the effectiveness of the reconnaissance UAV I class flight route plan. Collection of scientific works of Kharkiv National Air Force University, 2(64), 45−52. https://doi.org/10.30748/zhups.2020.64.07
- Gulyanitsky, L. F. & Dubina, A. V. (2021). Solving the problem of placing rectangles on a semi-independent tape by local and taboo search algorithms. Scientific Bulletin of Uzhgorod University. Mathematics and Computer Science Series, 38(1), 123−136. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2021.38(1)
- Jin, Y., Liao, Y., Minai, A. A. & Polycarpou, M. M. (2006). Balancing Search and Target Response in Cooperative Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Teams. IEEE Transactions on Cybernetics, 36(3), 110−123. https://doi.org/10.1109/tsmcb.2005.861881
- Kamate, S. & Yilmazer, N. (2015). Application of Object Detection and Tracking Techniques for Unmanned Aerial Vehicles. Procedia Computer Science, 61, 436−441. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.09.183
- Lee, M.-H. & Yeom, S. (2018). Detection and Tracking of Multiple Moving Vehicles with a UAV. International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 18(3), 182−189. https://doi.org/10.5391/IJFIS.2018.18.3.182
- Novichenko, A. S. & Artomova, A. V. (2024). Problems and tasks of planning flight routes of unmanned aerial vehicles to increase the efficiency of object search. Information Processing Systems, 2(177), 32−40. https://doi.org/10.30748/soi.2024.177.04
- Oleksenko, O. O. & Garasimenko, V. V. (2021). Method of determining flight options for an unmanned aerial vehicle based on the max-mine ant algorithm. The current state of scientific research in IT-technologies, electronics, engineering, nanotechnology and transport sphere, 2, 4–12. https://doi.org/10.36074/csrite- enat.ed-2.01
- Plastiras, G., Kyrkou, C. & Theocharides, T. (2018). Efficient ConvNet-based Object Detection for Unmanned Aerial Vehicles by Selective Tile Processing. International Conference on Distributed Smart Cameras, 12, 1−6. https://doi.org/10.1145/3243394.3243692
- Shafik, W., Matinkhah, S.M., Shokoor, F. & Sharif, L. (2022). A reawakening of Machine Learning Application in Unmanned Aerial Vehicle: Future Research Motivation. EAI Endorsed Transactions on Internet of Things, 8(29), e3. https://doi.org/10.4108/eetiot.v8i29.987
- Sopov, I., Krytskyi, D., Artomova, A. & Artomov, I. (2025). Trust-based routing methodology in UAV swarm networks based on traffic analysis and anomaly detection. Innovative technologies and scientific solutions for industries. 2(32), 111–128. https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.2.111
- Sun, W. & Hao, M. (2021). A Survey of Cooperative Path Planning for Multiple UAVs. International Conference on Autonomous Unmanned Systems, 189–196. https://doi.org/10.1007/978-981-16-9492-9_20
- Tang, J., Duan, H. & Lao, S. (2023). Swarm intelligence algorithms for multiple unmanned aerial vehicles collaboration: a comprehensive review. Artificial Intelligence Review, 56, 4295−4327. https://doi.org/10. 1007/s10462-022-10281-7
- Timochko, O. I., Tristan, A. V., Chernavina, A. E. & Berezhnoy, A. A. (2020). Method for planning the route for conducting aerial reconnaissance of dynamic objects using unmanned aerial vehicles in forest-steppe terrain. Information processing systems, 3(162), 95−110. https://doi.org/10.30748/soi.2020.162.10
- Zhao, C., Liu, Y., Yu, L. & Li, W. (2021). Stochastic Heuristic Algorithms for Multi-UAV Cooperative Path Planning. 40th Chinese Control Conference, 7677–7682. https://doi.org/10.23919/CCC52363.2021.9549984
- Zhang, H., Xin, B., Dou, L.-H., Chen, J. & Hirota, K. (2020). A review of cooperative path planning of an unmanned aerial vehicle group. Frontiers of Information Technology and Electronic Engineering, 21, 1671–1694. https://doi.org/10.1631/FITEE.2000228