Evaluation of the iterative method of task distribution in a swarm of unmanned aerial vehicles in a clustered field of targets

Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.jksuci.2023.02.022
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The purpose of this article is to evaluate the performance of the developed iterative method for distributing tasks in a swarm of UAVs in a clustered target field. This article presents an iterative method for distributing tasks among agents of a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs) in a clustered target field, when the number of tasks significantly exceeds the number of agents. The main tasks solved by UAVs are surveillance and reconnaissance, detection of dangerous objects or places of emergency, search for victims, etc. The efficiency of solving the problems listed above is achieved by the simultaneous use of a group of UAVs, the elements (agents) of which can carry out the tasks of inspecting and scanning various areas in parallel. At the same time, the number of tasks can significantly exceed the number of UAV swarm agents. To organize the work of a swarm of UAVs in this case, it is necessary to solve the problem of labor division, considering the conditions of the problem. The results showed the high efficiency of the proposed task distribution method according to the criterion of minimizing the travel distance of agents.