Рой дронов: мультиагентная система управления группой взаимодействующих дронов в задачах мониторинга территорий промышленных обьектов

Рассматривается автономный программно-аппаратный комплекс «Рой дронов» для мониторинга и контроля территорий на основе принципов мультиагентного управления группой так называемых умных дронов, способных к коллективному принятию решений и проведению переговоров для согласованного планирования и оптимизации совместных действий, без участия оператора.

В ходе решения задачи мониторинга и контроля появления заданных мобильных объектов программные агенты умных дронов самостоятельно распределяют между собой участки территории и строят полетные задания. При обнаружении заданного объекта программные агенты коллективно, непосредственно в ходе полета, решают и договариваются между собой путем переговоров в реальном времени, кто из дронов будет сопровождать объект, а кто будет перестраивать свои полетные задания, чтобы продолжать мониторинг с учетом оставшейся без наблюдения территории. Представлены мультиагентные модели, методы и средства решения задачи и сопутствующие технологии  навигации и распознавания образов. Рассмотрены функции и архитектура созданного лабораторного образца программно-аппаратного комплекса для управления группой дронов, в котором обнаружение и распознавание мобильных объектов вызывает адаптивное изменение планов и маршрутов полетов дронов в реальном времени.

Обсуждаются результаты проведенных экспериментов и преимущества разработанной мультиагентной технологии для безлюдного управления группами умных дронов, а также дальнейшие шаги для создания промышленного образца программно-аппаратного комплекса.

1. Idrissi M., Mahmoud H., Wahab A., Al Ja’Am J. M. Decentralised Swarm Drones: Shaping the Future of Autonomous Secure Unmanned Aerial System // 2025 International Conference on Computer and Applications (ICCA), Bahrain. 2025. P. 1—6. DOI: 10.1109/ICCA66035.2025.11430889.

2. Каляев И. А., Гайдук А. Р., Капустян С. Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. М.: Физматлит, 2009. 280 с.

3. Петренко В. И., Тебуева Ф. Б., Павлов А. С., Гурчинский М. М. Модели описания и критерии оценки эффективности распределения и планирования задач в роевых робототехнических системах // Известия КБНЦ РАН. 2022. № 5 (109). C. 58—72.

4. Коллективы интеллектуальных роботов. Сферы применения / Под ред. В. И. Сырямкина. Томск: STT, 2018. 140 с.

5. Bu Y., Yan Y., Yang Y. Advancement Challenges in UAV Swarm Formation Control: А Comprehensive Review // Drones. 2024. Vol. 8. P. 320. DOI: 10.3390/drones807032.

6. Chen X., Tang J., Lao S. Review of Unmanned Aerial Vehicle Swarm Communication Architectures and Routing Protocols // Appl. Sci. 2020. Vol. 10. P. 3661. DOI: 10.3390/app10103661.

7. Мятов Г. Н., Скобелев П. О. Модели роевого управления группой дронов в условиях неопределенности // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2026. Т. 28, № 1. С. 183—189.

8. Балиоз Д. А., Галицкая А. В., Галузин В. А., Журавель Ю. Н., Мятов Г. Н., Новичков Д. Е., Скобелев П. О. Интеллектуальная система управления ресурсами группы дронов для доставки грузов в городской среде // Мехатроника, автоматизация, управление. 2026. Т. 27, № 5. С. 270—280. DOI: 10.17587/mau.27.270-280.

9. Грачев C. П., Жиляев А. А., Ларюхин В. Б., Новичков Д. Е., Галузин В. А., Симонова Е. В., Майоров И. В., Скобелев П. О. Методы и средства построения интеллектуальных систем для решения сложных задач адаптивного управления ресурсами в реальном времени // Автоматика и телемеханика. 2021. № 11. C. 30—67.

10. Леонидов А. В., Скобелев П. О. Решение сложных задач управления ресурсами: от классической оптимизации и теории игр — к мультиагентным технологиям для поиска консенсуса // Проблемы управления. 2025. № 2. С. 14—26.