Sürü İnsansız Hava Araçlarının Görev Paylaşımı için Genetik Algoritma Tabanlı Bir Yaklaşım

Kullanım alanları her geçen gün artan İnsansız Hava Araçları (İHA), öncelikle savunma ve kamusal alanlarda kullanılmaya başlamıştır. Daha sonra, yapılan araştırma ve geliştirme çalışmalarının artması hem teknolojilerinin gelişmesine hem de ucuzlamalarına neden olmuştur. Ayrıca, İHA’ların otonom ve etkili bir şekilde görevlerini tamamlaması için yapılan bilimsel çalışmalarda önemli bir yere sahip olan optimizasyon çalışmaları, İHA’ların gelişmesi için büyük önem arz etmektedir. Gerek askeri gerekse diğer alanlarda büyük bir öneme sahip olan İHA’ların görevleri sırasında ortaya çıkan yüksek maliyet nedeniyle görev planlamasının verimli bir şekilde yapılması hem enerji tasarrufu açısından hem de zaman açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmada İHA’ların hedeflerine görevlendirilirken farklı koşullara ve parametrelere göre hedef dağılımlarının optimum yapılması için bir inceleme yapılmış ve genetik algoritma kullanılarak çözümler sunulmuştur. Birden çok İHA'nın hedeflere gideceği yol, yoldaki engeller hesaba katılarak seçilmiştir. Aynı zamanda, hedeflerdeki düşman sayısına göre o hedefe kaç İHA’nın görevlendirileceğini belirlemek bu çalışmanın temel amaçlarından birisidir. Hedeflerde olan düşman sayısına göre görev dağılımı yapılırken, İHA’ların hedeflere olan uzaklığı dikkate alınmış ve düşmanlarla karşılaşacak olan İHA gruplarının güzergahı takip etmek için harcadığı enerjinin minimum olması hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

İnsansız hava araçları, sürü İHA, görev planlama, optimizasyon, genetik algoritma

PDF

___

[1] Eaton CM, Chong EKP, Maciejewski AA. Multiple-Scenario Unmanned Aerial System Control: A Systems Engineering Approach and Review of Existing Control Methods. 2016; Aerospace, 3(1): 1-26.
[2] Zhou X, Wang W, Wang T, Li X, Li Z. A Research Framework on Mission Planning of the UAV Swarm. In: 12th System of Systems Engineering Conference; 18-21 June 2017.
[3] Weia Y, Blake MB, Madey GR. An Operation-time Simulation Framework for UAV Swarm Configuration and Mission Planning. Procedia Computer Science 2013; 18: 1949-1958.
[4] Arnold R, Jablonski J, Abruzzo B. Heterogeneous UAV Multi-Role Swarming Behaviors for Search and Rescue. In: IEEE Conference on Cognitive and Computational Aspects of Situation Management; 24-29 Aug 2020.
[5] Hong L, Guo H, Liu J, Zhang Y. Toward Swarm Coordination: Topology-Aware Inter-UAV Routing Optimization. IEEE Transactions on Vehicular Technology, September 2020; 69(9).
[6] Li R, Ma H. Research on UAV Swarm Cooperative Reconnaissance and Combat Technology. In: 3rd International Conference on Unmanned Systems (ICUS); 27-28 Nov 2020; pp. 996-999.
[7] Mian S, Hill J, Mao ZH. Optimal Control Techniques for Heterogeneous UAV Swarms. In: AIAA/IEEE 39th Digital Avionics Systems Conference (DASC); 11-15 Oct. 2020.
[8] Brust MR, Danoy G, Bouvry P, Gashi D, Pathak H, Goncalves M. P. Defending Against Intrusion of Malicious UAVs with Networked UAV Defense Swarms. In: IEEE 42nd Conference on Local Computer Networks Workshops (LCN Workshops); 9-9 Oct. 2017, pp. 103-111.
[9] Braga RG, Silva RC, Ramos ACB, Mora-Camino F. UAV Swarm Control Strategies: a Case Study for Leak Detection. In: Proceedings of the 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR), July 2017; Hong Kong China: pp. 173-178.
[10] Yang F, Ji X, Yang C, Li J, Li B. Cooperative Search of UAV Swarm Based on Improved Ant Colony Algorithm in Uncertain Environment. In: IEEE International Conference on Unmanned Systems (ICUS), 27-29 Oct. 2017; pp. 231-236.
[11] Ghamry KA, Kamel MA, Zhang Y. Multiple UAVs in Forest Fire Fighting Mission Using Particle Swarm Optimization. In: International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 13-16 June 2017; Miami, FL, USA: pp.1404-1409.
[12] Agarwala S, Pape LE, Dagli CH. A Hybrid Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization with Type-2 Fuzzy Sets for Generating Systems of Systems Architectures. Procedia Computer Science 2014; 36: 57 – 64.
[13] Karaköse E. Coordination of Multi UAV's Equipped with IoT. In: 7th International Conference on Advanced Technologies; April 28-May 1 2018; Antalya/TURKEY: pp. 169-172.
[14] Zhang X, Chen J, Xin B, Fang H. Online Path Planning for UAV Using an Improved Differential Evolution Algorithm. IFAC Proceedings Volumes January 2011; 44(1): 6349-6354.
[15] Roberge V, Tarbouchi M, Labonte G. Comparison of Parallel Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for Real-Time UAV Path Planning. IEEE Transactions on Industrial Informatics February 2013; 9(1).
[16] Liu J, Wang W, Wang T, Shu Z, Li X. A Motif-Based Rescue Mission Planning Method for UAV Swarms Using an Improved PICEA. IEEE Access 2018; 6: 40778 - 40791.
[17] Karaköse E. A Comparative Study For Cooperative Mission Planning Of UAV Swarm. In: 5th International Conference on Advanced Technology & Sciences (ICAT’17); 09-12 May 2017; İstanbul, Türkiye: pp. 540-544.
[18] Karaköse E. A Cooperative Mission Planning of UAV Swarms Based on Fuzzy Decision Making. In: The 5th International Fuzzy Systems, Symposium (FUZZYSS'17); Abstract, 14-15 October 2017; Ankara, Turkey: pp. 44.
[19] Cardoso A, Barreto C, Lamounier E, Andrade I, Yamanaka K, Miranda M. Technique for the Visualization of Information for Refueling a Swarm of UAVs Using Genetic Algorithms in a Virtual Environment. International Journal of Systems Applications, Engineering & Development 2017; 11: 191-194.
[20] Galvez RL, Dadios EP, Bandala AA. Path Planning for Quadrotor UAV Using Genetic Algorithm. In: 7th IEEE International Conference Humanoid, Nanotechnology, Information Technology Communication and Control, Environment and Management (HNICEM) (IEEE); 12-16 Nov. 2014; Palawan, Philippines.
[21] Bagherian M, Alos A. 3D UAV trajectory planning using evolutionary algorithms: A comparison study. The Aeronautical Journal 2016; 119(1220).
[22] Holland JH. Genetic Algorithms, Scientific American 1992; 267(1): 66-73.
[23] Sriniva M, Patnaik LM. Genetic algorithms: a survey. Computer June 1994, 27(6).
[24] Roberge V, Tarbouchi M, Labonte G. Fast Genetic Algorithm Path Planner for Fixed-Wing Military UAV Using GPU. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems October 2018; 54(5): 2105-2117.
[25] Yang T, Hu Y, Yuan X, Mathar R. Genetic Algorithm based UAV Trajectory Design in Wireless Power Transfer Systems. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC); 2019; Marrakesh, Morocco.
[26] Wu X, Yin Y, Xu L, Wu X, Meng F, Zhen R. Multi-UAV Task Allocation Based on Improved Genetic Algorithm. IEEE Access 2021; 9: 100369-100379.