Остання редакція: 2022-12-07
Анотація
Анотація
У даній статті проведено аналіз методу використання безпілотних літальних апаратів (дронів) за допомогою генетичних алгоритмів у випадку оцінки забруднення повітря. Досліджено актуальність даної розробки відповідно до проблем забруднення атмосферного повітря. Проаналізовано переваги та недоліки даного методу у порівнянні з альтернативними методами. Проведено аналіз компонентів апаратної частини, обрано найбільш оптимальні для вирішення поставленої задачі. Наведено схему конструкції та керування безпілотного літального апарату. Обрано та наведено аргументацію вибору алгоритму для керування БпЛА. Поетапно описано алгоритм його виконання, наведено приклад, що реалізований за допомогою мови Java. Графічно зображено виконання генетичного алгоритму та наведено графіки швидкості виконання.
Abstract
This article analyzes the method of using unmanned aerial vehicles (drones) using genetic algorithms in the case of air pollution assessment. The relevance of this development in accordance with the problems of atmospheric air pollution was investigated. The advantages and disadvantages of this method in comparison with alternative methods are analyzed. An analysis of the components of the hardware part was carried out, and the most optimal ones were chosen for solving the given task. The design and control scheme of the unmanned aerial vehicle is presented. The rationale for choosing an algorithm for UAV control is chosen and given. The algorithm for its implementation is described step by step, an example implemented using the Java language is given. The execution of the genetic algorithm is graphically depicted and the execution speed graphics are given.
Ключові слова
Посилання
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1. Як Україна вимірює забруднення повітря? [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://ua-energy.org/uk/posts/yak-ukraina-vymiriuie-zabrudnennia-povitria – Назва з екрана.
2. Alvear, Oscar & Calafate, Carlos & Zema, Nicola & Natalizio, Enrico & Hernandez-Orallo, Enrique & Cano, Juan-Carlos & Manzoni, Pietro. (2018). PdUC-D: A Discretized UAV Guidance System for Air Pollution Monitoring Tasks. 10.1007/978-3-319-76111-4_38.
3. Мокін, В. Б., Собко, Б. Ю., Дратований, М. В., Крижановський, Є. М., & Горячев, Г. В. (2017). СТВОРЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ЗАБРУДНЕННЯ АТМОСФЕРНОГО ПОВІТРЯ МІСТА НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ «ІНТЕРНЕТ РЕЧЕЙ». Вісник Вінницького політехнічного інституту, (3), 49–58. вилучено із https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2055
4. Jetson Nano vs Raspberry Pi 4: The Differences [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://all3dp.com/2/raspberry-pi-vs-jetson-nano-differences/ – Назва з екрана.
5. Raspberry Pi 4 Tech Specs [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-4-model-b/specifications/ – Назва з екрана.
6. Jetson Nano – NVIDIA Developer [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano – Назва з екрана.
7. Using UAV-Based Systems to Monitor Air Pollution in Areas with Poor Accessibility [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/318971747 – Назва з екрана.
8. Swarm Intelligence Algorithm [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/swarm-intelligence-algorithm – Назва з екрана.
9. Evolution of a salesman: A complete genetic algorithm tutorial [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://towardsdatascience.com/evolution-of-a-salesman-a-complete-genetic-algorithm-tutorial-for-python-6fe5d2b3ca35 – Назва з екрана.
10. TSP problem using GA algorithm [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступу: https://sourceforge.net/projects/tsp-problem-ga-aco-comparisson/ – Назва з екрана.