ВКР: Разработка и исследование алгоритма групповой навигации дронов mTSP для задачи мониторинга сельскохозяйственных земель.

Аннотация
Выпускная квалификационная работа (ВКР) посвящена реализации алгоритмического обеспечения для управления группой автономных квадрокоптеров в задаче мониторинга земель сельскохозяйственного назначения, позволяющее достичь требуемых показателей детализации и скорости осмотра местности.
В первой главе расчетно-пояснительной записки (РПЗ) приводится обзор и анализ современных исследований в области систем управления автономными квадрокоптерами.
Вторая глава РПЗ посвящена разработке математической модели решаемой задачи осмотра участка местности группой квадрокоптеров. Также в данной главе приводится описание алгоритма планирования маршрутов, как для одиночного квадрокоптера, так и для группы летательных аппаратов в пределах заданного участка местности.
В третьей главе дается описание разработанного комплекса тестовых программных средств для отработки алгоритмов управления группой квадрокоптеров в задаче осмотра местности.
В четвёртой главе описываются и анализируются результаты экспериментальных исследований по оценке эффективности решения задачи мониторинга сельскохозяйственных земель при различных настройках программно-алгоритмического обеспечения.
Практическая значимость работы заключается в потенциальной применимости разработанных алгоритмических и тестовых программных средств для повышения оперативности получения информации о степени созревания урожая и наличии угроз повреждения растений вредителями, что безусловно представляет интерес для сельскохозяйственных кооперативов, фермерских хозяйств и садоводческих объединений.

Оглавление

Введение
1. Описание прикладной проблемы
1.2 Алгоритмы планирования маршрута в задачах групповой навигации.
Алгоритм Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP)
1.3 Планирование траектории полёта mTSP
1.4 Выбор аппаратных средств
1.3 Расчеты характеристик углов наклона камер квадрокоптера
1.6 Среды моделирования
1.6.1 Среда моделирования Gazebo
1.6.2 Среда моделирования CoppeliaSim
1.6.3 Сравнение сред моделирования
2. Разработка имитационной модели mTSP для групповой навигации.
2.1 Эксперимент работы генетического mTSP алгоритма в имитационной модели
2.2 Анализ работы алгоритма на всех рабочих областях
2.3 Выводы работы генетического mTSP алгоритма в имитационной модели
4. Разработка тестового алгоритма
Приложение А:
Приложение Б:
Приложение В:
Приложение Г:

Введение

Роботизированные системы играют все более важную роль в современной промышленности и сельском хозяйстве. Они используются для выполнения широкого спектра задач, что позволяет повысить производительность, эффективность и безопасность труда.
В сельском хозяйстве роботизированные системы используются для:

• Сбора урожая: Роботы могут собирать различные сельскохозяйственные культуры, что снижает потребность в ручной рабочей силе и повышает производительность сбора урожая.
• Ухода за посевами: Роботы могут выполнять такие работы, как прополка, внесение удобрений и орошение, что повышает эффективность ухода за посевами.
• Доения коров: Роботы могут доить коров, что освобождает людей от этой утомительной работы и повышает гигиеничность процесса доения.
• Контроля поголовья: Роботы могут отслеживать состояние животных, что позволяет выявлять заболевания и другие проблемы на ранних стадиях.
• Сортировки продукции: Роботы могут сортировать сельскохозяйственную продукцию по размеру, цвету и другим параметрам, что повышает качество продукции.