ISSN 2658-6525 (Online)
ISSN 2658-4123 (Print)
Основан в 1990 году
Реестровая запись
ПИ № ФС 77-74640
от 24 декабря 2018 г.

Вы здесь: Главная Архив статей (2014-2016) 2026 №3 Список статей 03 Таранов А. Ю. Разработка системы релейного управления роем роботов для сельскохозяйственных работ (на англ. яз.)

PDF Скачать статью в pdf.

DOI: 10.15507/2658-4123.26363.500-517

EDN: https://elibrary.ru/leotep

УДК 63:004.896:621.395.642

 

Разработка системы релейного управления роем роботов для сельскохозяйственных работ

 

Таранов Антон Юрьевич
инженер лаборатории информационных технологий и процессов управления отдела физики, химии, информатики федерального исследовательского центра Южного научного центра Российской академии наук (344006, Российская Федерация, г. Ростов-на-Дону, пр. Чехова, д. 41), ORCID: https://orcid.org/0009-0004-7337-8140, Researcher ID: IUO-3909-2023, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Аннотация
Введение. Сельское хозяйство требует эффективной обработки больших площадных объектов (поля, сады, пастбища). Использование распределенных роевых роботизированных систем позволяет автоматизировать эти процессы, снижая трудозатраты и повышая точность операций. Эффективность таких систем в значительной степени зависит от методов управления, обеспечивающих координацию роботов, оптимальное распределение задач и устойчивую связь между ними, что критично для обеспечения параллельной обработки и минимизации простоев.
Цель исследования. Повышение эффективности управления роем бюджетных роботов путем разработки усовершенствованного метода использования релейной связи и распределенного реестра.
Материалы и методы. Объектом исследования являлась роeвая робототехническая система, предназначенная для обработки площадных объектов сельхозназначения. Исследование проводилось с использованием программной модели, реализованной на Python, в которой моделировалась работа роя роботов с релейной связью. На первом этапе был реализован усовершенствованный метод управления, включающий распределенный реестр обработанных целей и механизм динамического перераспределения ролей между роботами. На втором этапе выполнялось моделирование работы системы на наборе синтетических тестовых задач с различными размерами обрабатываемых объектов и численностью роя. На заключительном этапе проводилось сравнение с базовым методом управления по времени выполнения задач и статистическая оценка полученных результатов.
Результаты исследования. Разработан усовершенствованный метод управления роем роботов с релейной связью, включающий распределенный реестр обработанных объектов и механизм динамического перераспределения ролей между роботами. Проведенное моделирование показало сокращение среднего времени выполнения полного набора тестовых задач на 5,75 % по сравнению с базовым подходом. Для подмножества задач, в которых предлагаемый метод может в полной мере реализовать свои преимущества, сокращение времени обработки достигает 10,34 %.
Заключение. Модернизированный метод управления роем роботов позволяет более эффективно распределить задачи и повысить степень параллелизма обработки. Это имеет высокую практическую значимость для применения в агротехнологических роботизированных системах, особенно при использовании бюджетной техники. Перспективы развития включают адаптивное управление, интеграцию с другими методами оптимизации и расширение подхода на гетерогенные рои.

<Ключевые слова: сельскохозяйственные роботы, БПЛА, роевое управление, передача данных, релейная связь, распределенный реестр

Конфликт интересов: автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Для цитирования: Таранов А.Ю. Разработка системы релейного управления роем роботов для сельскохозяйственных работ. Инженерные технологии и системы. 2026;36(3):500–517. https://doi.org/10.15507/2658-4123.26363.500-517

Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.

Поступила в редакцию 25.12.2025;
поступила после рецензирования 23.01.2026;
принята к публикации 09.02.2026

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Taranov А.Yu., Ostroukhov А.Yu. Increasing Energy Efficiency in Area-Based Tasks Resolving by an Autonomous Robots Swarm through Relay Communications. Izvestiya Tula State University. 2023;(11):65–70. (In Russ., abstract in Eng.) https://elibrary.ru/bipbpg
  2. Taranov А.Yu., Rodina A.A. A Control Method for Reconfigurable Swarm of Mobile Robots with Relay Communication in Order to Monitor Areal Objects. Robotics and Technical Cybernetics. 2025;13(1):41–49. (In Russ., abstract in Eng.) https://elibrary.ru/ohganw
  3. Sait A., Al-Hadhrami T., Saeed F., Basurra S., Qasem S.N. Laser Communications System with Drones as Relay Medium for Healthcare Applications. PeerJ Computer Science. 2024;(10):e1759. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1759
  4. Fu S., Zhao L., Su Z., Jian X. UAV Based Relay for Wireless Sensor Networks in 5G Systems. Sensors. 2018;18(8):2413. https://doi.org/10.3390/s18082413
  5. Suetsugu A., Madokoro H., Nagayoshi T., Kikuchi T., Watanabe S., Inoue M., et al. Development and Field Testing of a Wireless Data Relay System for Amphibious Drones. Drones. 2024;8(2):38. https://doi.org/10.3390/drones8020038
  6. Tajima Y., Hiraguri T., Matsuda T., Imai T., Hirokawa J., Shimizu H., et al. Analysis of Wind Effect on Drone Relay Communications. Drones. 2023;7(3):182. https://doi.org/10.3390/drones7030182
  7. Fan J., Cui M., Zhang G., Chen Y. Throughput Improvement for Multi-Hop UAV Relaying. IEEE Access. 2019;(7):147732–147742. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2946353
  8. Yanmaz E. Positioning Aerial Relays to Maintain Connectivity During Drone Team Missions. Ad Hoc Networks. 2022;(128):102800. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2022.102800
  9. Burdakov O., Doherty P., Holmberg K., Kvarnström J., Olsson P.-M. Positioning Unmanned Aerial Vehicles As Communication Relays for Surveillance Tasks. In: Conference Paper: Proceedings of Robotics: Science and Systems. Seattle: The MIT Press; 2009. https://doi.org/10.15607/RSS.2009.V.033
  10. Tao C., Liu B. Distributed Coordinated Motion Control of Multiple UAVs Oriented to Optimization of Air-Ground Relay Network. Scientific Reports. 2024;(14):31501. https://doi.org/10.1038/s41598-024-83243-4
  11. Yanmaz E. Dynamic Relay Selection and Positioning for Cooperative UAV Networks. IEEE Networking Letters. 2021;3(3):114–118. https://doi.org/10.1109/LNET.2021.3080403
  12. Wang Y., Cui Y., Yang Y., Li Z., Cui X. Multi-UAV Path Planning for Air‑Ground Relay Communication Based on Mix-Greedy MAPPO Algorithm. Drones. 2024;8(12):706. https://doi.org/10.3390/drones8120706
  13. Taranov A.Yu. Algorithm of Operation of a Reconfigurable Switch Based on Multi-Agent Interaction. Proceedings of Universities. Electronics. 2025;30(2):194–207. (In Russ., abstract in Eng.) Available at: http://ivuz-e.ru/issues/.%D0%A2%D0%BE%D0%BC%2030%20%E2%84%962/ (accessed 16.08.2025).
  14. Sarabia N.S., Gashaw H., Wubben J., Hernández-Orallo E., Calafate C.T. A Safe In‑Flight Reconfiguration Solution for UAV Swarms Based on Attraction/Repulsion Principles. Electronics. 2025;14(10):3799. https://doi.org/10.3390/electronics14193799
  15. Liao J., Cheng J., Xin B., Luo D., Zheng L., Kang Y., et al. UAV Swarm Formation Reconfiguration Control Based on Variable‑Stepsize MPC–APCMPIO Algorithm. Science China Information Sciences. 2023;(66):212207. https://doi.org/10.1007/s11432-022-3735-5
  16. Bui D.N., Phung M.D., Duy H.P. Self-Reconfigurable V-Shape Formation of Multiple UAVs in Narrow Space Environments. In: 2024 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). Ha Long: IEEE; 2024. pp. 1006–1011. https://doi.org/10.1109/SII58957.2024.10417519
  17. Zhang H., Zhang G., Yang R., Feng Z., He W. Resilient Formation Reconfiguration for Leader‑Follower Multi‑UAVs. Applied Sciences. 2023;13(13):7385. https://doi.org/10.3390/app13137385
  18. Roy D., Chowdhury A., Maitra M., Bhattacharya S. Multi-Robot Virtual Structure Switching and Formation Changing Strategy in an Unknown Occluded Environment. In: 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Madrid: IEEE; 2018. pp. 4854–4861. https://doi.org/10.1109/IROS.2018.8594438
  19. Cheah C.C., Hou S.P., Slotine J.J.E. Region-Based Shape Control for a Swarm of Robots. Automatica. 2009;45(10):2406–2411. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2009.06.026
  20. Marek D., Biernacki P., Szyguła J., Domański A., Paszkuta M., Szczygieł M., et al. Collision Avoidance Mechanism for Swarms of Drones. Sensors. 2025;25(4):1141. https://doi.org/10.3390/s25041141
  21. Hu T., Zong Y., Lu N., Jiang B. Dynamic Recovery and a Resilience Metric for UAV Swarms Under Attack. Drones. 2025;9(8):589. https://doi.org/10.3390/drones9080589
  22. Gaydamaka A., Samuylov A., Moltchanov D., Ashraf M., Tan B., Koucheryavy Y. Dynamic Topology Organization and Maintenance Algorithms for Autonomous UAV Swarms. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2024;23(5):4423–4439. https://doi.org/10.1109/TMC.2023.3293034
  23. Qiuyun T., Hongyan S., Hengwei G., Ping W. Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for AGV Path Planning. IEEE Access. 2021;(9):33522–33531. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3061288
  24. Yang Z., Yang F., Mao T., Xiao Z., Han Z., Xia X. Reconfiguration for UAV Formation: A Novel Method Based on Modified Artificial Bee Colony Algorithm. Drones. 2023;7(10):595. https://doi.org/10.3390/drones7100595
  25. Abrahams M., Sibanda M., Dube T., Chimonyo V.G.P., Mabhaudhi T. A Systematic Review of UAV Applications for Mapping Neglected and Underutilised Crop Species’ Spatial Distribution and Health. Remote Sensing. 2023;15(19):4672. https://doi.org/10.3390/rs15194672
  26. Zhang F., Guo A., Hu Z., Liang Y. A Novel Image Fusion Method Based on UAV and Sentinel‑2 for Environmental Monitoring. Scientific Reports. 2025;(15):27256. https://doi.org/10.1038/s41598-025-13049-5
  27. Li W., Luo Y., Jiang P., Dong X., Tang K., Liang Z., et al. A Sustainable Crop Protection through Integrated Technologies: UAV‑based Detection, Real‑Time Pesticide Mixing, and Adaptive Spraying. Scientific Reports. 2025;(15):35748. https://doi.org/10.1038/s41598-025-19473-x
  28. Zhang Q., Zhang Z., Manzoor S.H., Li T., Igathinathane C., Li W., et al. A Comprehensive Review of Autonomous Flower Pollination Techniques: Progress, Challenges, and Future Directions. Computers and Electronics in Agriculture. 2025;(237):110577. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110577
  29. Brown J., Latombe J.C., Montgomery K. Real-Time Knot-Tying Simulation. The Visual Computer. 2004;(20):165–179. https://doi.org/10.1007/s00371-003-0226-y
  30. Canutescu A.A., Dunbrack R.L.Jr. Cyclic Coordinate Descent: A Robotics Algorithm for Protein Loop Closure. Protein Science. 2003;12(5):963–972. https://doi.org/10.1110/ps.0242703
  31. Buss S.R., Kim J.S. Selectively Damped Least Squares For Inverse Kinematics. Journal of Graphics Tools. 2005;10(3):37–49. https://doi.org/10.1080/2151237X.2005.10129202
  32. Aristidou A., Lasenby J. FABRIK: A Fast, Iterative Solver for the Inverse Kinematics Problem. Graphical Models. 2011;73(5):243–260. https://doi.org/10.1016/j.gmod.2011.05.003
  33. Kirley M. Competition, Cooperation and Collective Behaviour: Resource Utilization in Non-Stationary Environments. In: Ieee Wic Acm International Conference on Intelligent Agent Technology. Compiegne: IEEE; 2005. pp. 572–578. https://doi.org/10.1109/IAT.2005.55
  34. He Z., Sun Y., Feng Z. Research on Resource Allocation of Autonomous Swarm Robots Based on Game Theory. Electronics. 2023;12(20):4370. https://doi.org/10.3390/electronics12204370
  35. Cowley A., Taylor C.J. Orchestrating Concurrency in Robot Swarms. In: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. San Diego: IEEE; 2007. pp. 945–950. https://doi.org/10.1109/IROS.2007.4399426

 

Лицензия Creative Commons
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Подробности
Просмотров: 3