Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту

The article presents the concept and architecture of digital twins (DT) in the tasks of autonomous swarm navigation for unmanned aerial vehicles (UAVs) controlled by artificial intelligence. Study demonstrated that the effective operation of a drone swarm under conditions of disrupted or absent comm...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2025
Hauptverfasser: Zgurovsky, Michael, Pankratova, Nataliya, Golinko, Igor, Grishyn, Kostiantyn
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025
Schlagworte:
Online Zugang:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/342991
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:System research and information technologies

Institution

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-342991
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-3429912025-11-09T00:01:30Z Digital twins in AI-controlled navigation tasks for autonomous UAV swarm Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту Zgurovsky, Michael Pankratova, Nataliya Golinko, Igor Grishyn, Kostiantyn цифровий двійник ройовий інтелект автономна навігація безпілотні літальні апарати платформа штучного інтелекту децентралізоване управління імітаційне моделювання метод локалізації та картографування (SLAM) поведінкові дерева РЕБ digital twin swarm intelligence autonomous navigation unmanned aerial vehicles (UAVs) cognitive artificial intelligence platform decentralized control simulation modeling simultaneous localization and mapping (SLAM) behavior trees (BT) electronic warfare The article presents the concept and architecture of digital twins (DT) in the tasks of autonomous swarm navigation for unmanned aerial vehicles (UAVs) controlled by artificial intelligence. Study demonstrated that the effective operation of a drone swarm under conditions of disrupted or absent communication with the ground center is enabled by the functional distribution of DT components between the ground center and onboard levels of AI agents. Mathematical models of ground center’s DT provide strategic modeling, training, mission simulation, and post-mission analysis, while onboard AI agents focus on local adaptation, diagnostics, environmental reconstruction, and cognitive behavior control. Special attention is paid to the interface module of the DT, which provides asynchronous interaction with the ground infrastructure. A functional division on the swarm-level, environment, mission, telemetry, and agent-level DTs is proposed. The effectiveness of the “Learn–Simulate–Deploy–Adapt” cycle for continuous improvement of swarm systems in the context of electronic warfare (EW) and dynamic operational environments was justified. The results were partially supported by the National Research Foundation of Ukraine, grant No. 2025.06/0022 “AI platform with cognitive services for coordinated autonomous navigation of distributed systems consisting of a large number of objects”. Розглянуто концепцію та запропоновано архітектуру цифрових двійників у задачах автономної ройової навігації безпілотних літальних апаратів (БПЛА), керованих штучним інтелектом. Показано, що ефективне функціонування рою дронів в умовах відсутності стабільного зв’язку з наземним центром можливе завдяки розподілу функцій цифрового двійника наземної станції і ШІ-агентами бортового рівня. Математичні моделі наземного ЦД забезпечують стратегічне моделювання, навчання, симуляцію місій і аналіз результатів, тоді як бортові ШІ-агенти зосереджені на локальній адаптації, діагностиці, реконструкції середовища й когнітивному управлінні поведінкою дронів. Особливу увагу приділено інтерфейсному модулю ШІ-агента БПЛА, що забезпечує асинхронну взаємодію з наземною інфраструктурою. Запропоновано функціональний поділ математичних моделей ЦД на моделі рою, середовища, місії, телеметрії та окремого ШІ-агента. Обґрунтовано доцільність використання циклу "Learn–Simulate–Deploy–Adapt" для безперервного вдосконалення ройових систем в умовах дії РЕБ і динамічного бойового середовища. Результати частково підтримано Національним фондом досліджень України, грант № 2025.06/0022 "Платформа штучного інтелекту з когнітивними сервісами для скоординованої автономної навігації розподілених систем, що складаються з великої кількості об’єктів". The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-09-29 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/342991 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.3.02 System research and information technologies; No. 3 (2025); 19-32 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2025); 19-32 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2025); 19-32 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/342991/330925
institution System research and information technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2025-11-09T00:01:30Z
collection OJS
language English
topic цифровий двійник
ройовий інтелект
автономна навігація
безпілотні літальні апарати
платформа штучного інтелекту
децентралізоване управління
імітаційне моделювання
метод локалізації та картографування (SLAM)
поведінкові дерева
РЕБ
spellingShingle цифровий двійник
ройовий інтелект
автономна навігація
безпілотні літальні апарати
платформа штучного інтелекту
децентралізоване управління
імітаційне моделювання
метод локалізації та картографування (SLAM)
поведінкові дерева
РЕБ
Zgurovsky, Michael
Pankratova, Nataliya
Golinko, Igor
Grishyn, Kostiantyn
Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
topic_facet цифровий двійник
ройовий інтелект
автономна навігація
безпілотні літальні апарати
платформа штучного інтелекту
децентралізоване управління
імітаційне моделювання
метод локалізації та картографування (SLAM)
поведінкові дерева
РЕБ
digital twin
swarm intelligence
autonomous navigation
unmanned aerial vehicles (UAVs)
cognitive artificial intelligence platform
decentralized control
simulation modeling
simultaneous localization and mapping (SLAM)
behavior trees (BT)
electronic warfare
format Article
author Zgurovsky, Michael
Pankratova, Nataliya
Golinko, Igor
Grishyn, Kostiantyn
author_facet Zgurovsky, Michael
Pankratova, Nataliya
Golinko, Igor
Grishyn, Kostiantyn
author_sort Zgurovsky, Michael
title Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
title_short Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
title_full Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
title_fullStr Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
title_full_unstemmed Цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
title_sort цифрові двійники в задачах автономної ройової навігації дронів під управлінням штучного інтелекту
title_alt Digital twins in AI-controlled navigation tasks for autonomous UAV swarm
description The article presents the concept and architecture of digital twins (DT) in the tasks of autonomous swarm navigation for unmanned aerial vehicles (UAVs) controlled by artificial intelligence. Study demonstrated that the effective operation of a drone swarm under conditions of disrupted or absent communication with the ground center is enabled by the functional distribution of DT components between the ground center and onboard levels of AI agents. Mathematical models of ground center’s DT provide strategic modeling, training, mission simulation, and post-mission analysis, while onboard AI agents focus on local adaptation, diagnostics, environmental reconstruction, and cognitive behavior control. Special attention is paid to the interface module of the DT, which provides asynchronous interaction with the ground infrastructure. A functional division on the swarm-level, environment, mission, telemetry, and agent-level DTs is proposed. The effectiveness of the “Learn–Simulate–Deploy–Adapt” cycle for continuous improvement of swarm systems in the context of electronic warfare (EW) and dynamic operational environments was justified. The results were partially supported by the National Research Foundation of Ukraine, grant No. 2025.06/0022 “AI platform with cognitive services for coordinated autonomous navigation of distributed systems consisting of a large number of objects”.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2025
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/342991
work_keys_str_mv AT zgurovskymichael digitaltwinsinaicontrollednavigationtasksforautonomousuavswarm
AT pankratovanataliya digitaltwinsinaicontrollednavigationtasksforautonomousuavswarm
AT golinkoigor digitaltwinsinaicontrollednavigationtasksforautonomousuavswarm
AT grishynkostiantyn digitaltwinsinaicontrollednavigationtasksforautonomousuavswarm
AT zgurovskymichael cifrovídvíjnikivzadačahavtonomnoírojovoínavígacíídronívpídupravlínnâmštučnogoíntelektu
AT pankratovanataliya cifrovídvíjnikivzadačahavtonomnoírojovoínavígacíídronívpídupravlínnâmštučnogoíntelektu
AT golinkoigor cifrovídvíjnikivzadačahavtonomnoírojovoínavígacíídronívpídupravlínnâmštučnogoíntelektu
AT grishynkostiantyn cifrovídvíjnikivzadačahavtonomnoírojovoínavígacíídronívpídupravlínnâmštučnogoíntelektu
first_indexed 2025-11-09T02:11:02Z
last_indexed 2025-11-09T02:11:02Z
_version_ 1851774436649205760