Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.21177/1998-4502-2025-17-2-940-951
Ключевые слова: unmanned aerial vehicles, routing, optimization, mountainous areas, precision farming, climate factors, eco - efficiency, беспилотные летательные аппараты, маршрутизация, оптимизация, горные территории, точное земледелие, климатические факторы, экологическая эффективность
Аннотация: В статье приведены результаты исследований алгоритма маршрутизации БПЛА для выполнения транспортно - технологических циклов в точном земледелии с учётом ветровых условий горных территорий. Установлено, что включение ветровых поправок в модифицированную постановку CVRP и параллельную версию метода Кларка - Райта сокращает суммарное Показать полностьювремя выполнения ТТЦ на 12-18 % при скоростях ветра 3-6 м/с по сравнению с классическим подходом без учёта ветра. Определено, что учёт проекции скорости и направления ветра на траекторию полёта повышает устойчивость маршрутов и точность планирования. Показано, что оптимизация уменьшает число повторных пролётов и перерасход рабочего раствора, обеспечивая более равномерное покрытие посевов. Выявлено и количественно подтверждено повышение экологической и экономической эффективности обработки. Проведена оценка архитектуры программной реализации (Java/Spring, REST/HTTP, Docker) и пользовательских интерфейсов (Desktop на Python, интеграция с AnyLogic). Представлена схема модификации матрицы расстояний и алгоритмические процедуры формирования маршрутов. Результаты исследований могут быть полезными при планировании, диспетчеризации и цифровизации агротехнологических операций БПЛА в сложных метео - и орографических условиях. Introduction. In mountainous areas, the application of unmanned aerial vehicles in precision agriculture faces the challenge of unstable wind conditions, which significantly affect the quality of spraying and the uniformity of treatment distribution. To enhance the efficiency of transport - technological cycles, it is crucial to develop routing algorithms that consider meteorological conditions specific to these regions. Purpose of the research. The aim of this study is to develop and implement an improved routing algorithm for UAVs in precision agriculture that incorporates wind conditions typical of mountainous areas, thereby improving flight stability and the environmental performance of agro - technological operations. Materials and methods. The research is based on the adaptation of the classical Capacitated Vehicle Routing Problem using a parallel variant of the Clarke - Wright algorithm. A modification of the distance matrix was introduced by accounting for the projection of wind speed and direction on UAV trajectories. The software implementation was realized with modern tools and integrated with AnyLogic modeling as well as Python - based user interfaces. Results. Computational experiments demonstrated that incorporating wind factors reduced the total TTC execution time by 12-18% under wind speeds of 3-6 m/s compared to the classical algorithm without wind adjustment. The optimized routes ensured uniform crop coverage, minimized repeated flights, and reduced excessive use of spraying solution. Route stability and planning accuracy were improved under varying meteorological conditions of mountainous landscapes. Discussion. The inclusion of wind corrections in routing algorithms shows significant advantages over traditional approaches that disregard environmental conditions. The proposed method simultaneously addresses resource efficiency, environmental protection, and UAV operational stability in complex mountainous environments. Conclusion. The developed algorithm increases the efficiency and environmental sustainability of UAV - based agricultural operations in mountainous areas. Resume. The study confirms that route optimization considering wind conditions enhances treatment uniformity, reduces time and resource consumption, and improves UAV flight resilience. Suggestions for practical applications and directions for future research. The results can be applied in UAV-based agricultural planning and management in mountainous regions. Future research will focus on integrating real - time weather forecasts, applying machine learning for adaptive routing, and linking the algorithm with crop condition monitoring systems.
Журнал: Устойчивое развитие горных территорий
Выпуск журнала: Т. 17, № 2
Номера страниц: 940-951
ISSN журнала: 19984502
Место издания: Владикавказ
Издатель: Северо-Кавказский горно-металлургический институт