Uçuş Dinamiklerine Sahip Heterojen İHA’lar için Çoklu Görev Atama ve Rota Optimizasyonu

Yıl 2025, Cilt: 25 Sayı: 6, 1359 - 1371

Göktuğ Güngör , Gonca Yıldırım , Selçuk Kürşat İşleyen

Öz

Bu çalışma, uçak kinematiğine sahip heterojen İHA’ların birlikte çalışabilirliğine dayalı çoklu görev ataması ve rota planlamasını ele almaktadır. Çalışmanın amacı, hava savunma tehdit çemberleri ve uçuşa yasak bölgelerle çevrili hedeflerden oluşan askeri harekat alanında keşif ve imha görevleri icra eden İHA filosunun azami görev süresini ve toplam kat edilen mesafeyi minimize etmektir. Bu çalışma aynı zamanda yapısal ve zaman kısıtları altında birden fazla amaç fonksiyonun optimize edilmesini amaçlamaktadır. Çalışmada; İHA’ların rota planlaması ve çoklu görev atamasını eş zamanlı olarak başarıyla optimize edebilen, karmaşık ve iyi yapılandırılmış bir karışık tam sayılı doğrusal programlama modeli önerilmektedir. Probleme yönelik literatürde yer alan çalışma yöntem ve varsayımlarının aksine, bu çalışma, mevcut askeri İHA taktik operasyonlarına yönelik gereksinimlerin çoğunu varsayım olarak bırakmak ve/veya haricen elde edilen edilen simülasyon sonuçlarının çözüme sonradan entegre etmek yerine, doğrudan matematiksel model ile ele alarak global optimal çözümler elde edebilmiştir. Çalışma, rota planlama aşamasında taarruz ve keşif İHA’larının farklı uçuş dinamik ve hedefe yaklaşma yöntemlerini Dubin’s mesafe ve manevralarına uygun olarak aynı zamanda hava sahasındaki uçuşa yasak bölgeleri de dikkate alarak hesaplamaktadır. Görev ataması açısından ise model; hedeflerin tespit, taarruz ve doğrulama gibi görev sıralamasını, hedef üzerinde bekleme döngülerini önleyerek, etkin şekilde gerçekleştirmektedir. Hedefler aynı zamanda İHA’lar için tehdit oluşturduğundan, bu çalışmada görev senaryosu sırasında İHA vurulma olasılığını da dikkate alarak modele entegre edilmiş olasılık kısıtları geliştirmiştir. Model, gerçekçi ve önceden tanımlanmış operasyonel senaryolar altında Matlab ile kodlanmış ve Gurobi global optimizasyon çözücüsü kullanılarak başarıyla çözülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Heterojen İHA , rota planlama ve görev atama , Dubin’s mesafeleri , CMTAP

Multi Task Assignment and Path Planning for Heterogenous UAVs with Flight Dynamics

Öz

This study addresses the cooperative multitask assignment and path planning of heterogenous UAVs with aircraft kinematics. The purpose of this study is to minimize the maximum mission time and total distance traveled by UAV fleet which execute multi-tasks in a military theatre composed of targets with air defense threat circle as well as no-fly zones. This study aims to optimize multi-objectives with structural and timing constraints. The study introduces a complex and well-structured mixed integer linear program, which successfully optimize path planning and multitask allocation of UAVs simultaneously. Contrary to common fashion in literature, the proposed model encompasses most of the real-life military requirements for UAV tactical operations, rather than leaving them as assumptions or integrating some of them by the results of commercial simulators. In terms of path planning phase, the study takes into account Dubin’s distances complying with the flight dynamics of attack and surveillance UAVs, and no-fly zones in the theater. Regarding task allocation, the model in the study satisfies task order requirements of targets such as classification, attack and verification in the respective order by avoiding deadlock caused by waiting cycles over target. Targets are threats to UAVs, so the study also considers the probability of UAV loss during the mission scenario by developing chance constraints integrated in to the model. The model is coded in Matlab, and solved by Gurobi global optimal solver successfully under predefined realistic operative scenarios.

Anahtar Kelimeler

Heterogeneous UAV , Path plannıng and task assignment , Dubin's distances , CMTAP , MILP

Kaynakça

• Alighanbari M., How, J. P., 2005. Cooperative task assignment of unmanned aerial vehicles in adversarial environments. Proceedings of the 2005, American Control Conference, 2005, 7, pp. 4661-4666. https://doi.org/10.1109/ACC.2005.1470731
• Cao, Y., Wei, W., Bai, Y., Qiao, H., 2019. Multi-base multi-uav cooperative reconnaissance path planning with genetic algorithm. Cluster Computing 22, 5175–5184. https://doi.org/10.1007/s10586-017-1132-9
• Chen, Y., Yang, D., Yu, J., 2018. Multi-uav task assignment with parameter and time-sensitive uncertainties using modified two-part wolf pack search algorithm. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 54, 2853–2872. https://doi.org/10.1109/TAES.2018.2831138
• Eun, Y., Bang, H., 2007. Cooperative task assignment and path planning of multiple uavs using genetic algorithm, AIAA Infotech@ Aerospace 2007 Conference and Exhibit, p. 2982. https://doi.org/10.2514/6.2007-2982
• Luo, H., Liang, Z., Zhu, M., Hu, X., Wang, G., 2018. Integrated optimization of unmanned aerial vehicle task allocation and path planning under steady wind. Plos one 13(3). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194690
• Oh, H., Shin, H., Tsourdos, A., White, B., Silson, P., 2011. Coordinated road network search for multiple uavs using dubins path, Advances in Aerospace Guidance, Navigation and Control: Selected Papers of the 1st CEAS Specialist Conference on Guidance, Navigation and Control, Springer. pp. 55–65. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19817-5_5
• Oh, H., Shin, H.S., Kim, S., Tsourdos, A., White, B.A., 2015. Cooperative mission and path planning for a team of uavs. Handbook of Unmanned Aerial Vehicles, 1509–1545. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9707-1_14
• Schumacher, C., Chandler, P.R., Rasmussen, S.R., 2002. Task allocation for wide area search munitions, Proceedings of the 2002 American Control Conference (IEEE Cat. No. CH37301), IEEE. 3, pp. 1917–1922. https://doi.org/10.1109/ACC.2002.1023915
• Song, J., Zhao, K., Liu, Y., 2023. Survey on mission planning of multiple unmanned aerial vehicles. Aerospace 10, 208. https://doi.org/10.3390/aerospace10030208
• Wang, Z., Wang, B., Wei, Y., Liu, P., Zhang, L., 2020. Cooperative multi-task assignment of multiple uavs with improved genetic algorithm based on beetle antennae search. 2020 39th Chinese Control Conference (CCC), IEEE. pp. 1605–1610. https://doi.org/10.23919/CCC50068.2020.9189661
• Zahrádka, D., Pěnička, R., Saska, M., 2019. Route planning for teams of unmanned aerial vehicles using dubins vehicle model with budget constraint. Modelling and Simulation for Autonomous Systems: 5th International Conference, 2018, Revised Selected papers 5, Springer. pp. 365– 389. https://doi.org/10.1007/978-3-030-14984-0_27
• Zhang, J., Chen, Y., Yang, Q., Lu, Y., Shi, G., Wang, S., Hu, J., 2022. Dynamic task allocation of multiple uavs based on improved a-qcdpso. Electronics 11, 1028. https://doi.org/10.3390/electronics11071028
• Zhen, Z., Xing, D., Gao, C., 2018. Cooperative search-attack mission planning for multi-uav based on intelligent self-organized algorithm. Aerospace Science and Technology 76, 402–411. https://doi.org/10.1016/j.ast.2018.01.035
• Zollars, M.D., Grymin, D.J., Weintraub, I.E., 2023. Optimal trajectories for multiple-uas simultaneous target acquisition with obstacle avoidance. arXiv preprint arXiv:2303.16951 https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.16951