Стратегія застосування цифрового двійника за умов децентралізованого керування роєм безпілотних літальних апаратів

• Veröffentlicht in: Доповіді НАН України
• Datum: 2025
• Hauptverfasser: Панкратова, Н.Д., Панкратов, В.А., Голінко, І.М.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2025
• Schlagworte: Інформатика та кібернетика
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/216315
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Стратегія застосування цифрового двійника за умов децентралізованого керування роєм безпілотних літальних апаратів / Н.Д. Панкратова, В.А. Панкратов, І.М. Голінко // Доповіді Національної академії наук України. — 2025. — № 6. — С. 23-34. — Бібліогр.: 20 назв. — укр.

Запропоновано стратегію використання цифрового двійника (ЦД) у задачах автономної навігації для роїв безпілотних літальних апаратів (БПЛА), керованих штучним інтелектом. За відсутності стабільного зв'язку з наземним центром управління, ефективна робота рою дронів можлива завдяки розподілу функцій цифрового двійника між наземною станцією та бортовими агентами ШІ БПЛА. У структурі автономної платформи штучного інтелекту для рою безпілотних літальних апаратів модуль ЦД виконує асинхронну, але стратегічно важливу функцію. Його основна роль полягає в підготовці, аналізі та оновленні стратегій поведінки, коли апарати не виконують бойові завдання. Після завершення місії або на контрольних пунктах евакуації інформація передається на наземний ЦД. Це дозволяє проводити поглиблений аналіз, перенавчання моделей та оновлення знань, що використовуються в наступних місіях. Під час польоту дрони працюють повністю автономно, використовуючи лише локальні датчики, когнітивне ядро ​​та адаптивні алгоритми, і, де це можливо, обмінюються даними з наземною станцією. Модуль інтерфейсу БПЛА відповідає за буферизацію даних, доступ до найновіших стратегій, моделювання часткових сценаріїв та асинхронні оновлення, коли дозволяють умови. Його присутність у структурі забезпечує автономну взаємодію з наземним двійником та локальною підтримкою без порушення децентралізованого принципу управління роєм. Метою цієї роботи є розробка стратегії використання цифрового двійника в децентралізованому середовищі управління роєм БПЛА, де наземна інфраструктура виконує функції стратегічного моделювання, навчання та аналізу, а бортові агенти штучного інтелекту забезпечують локальну адаптацію, діагностику, реконструкцію середовища та когнітивний контроль поведінки дронів. Представлено практичний сценарій використання цифрових двійників у ройових системах БПЛА, що демонструє їхню роль як стратегічного ядра системи управління. A strategy for using a digital twin (DT) in the tasks of autonomous navigation tasks for swarms of unmanned aerial vehicles (UAVs) controlled by artificial intelligence is proposed. In the absence of stable communication with the ground control center, effective operation of the drone swarm is possible thanks to the distribution of digital twin functions between the ground station and the UAV’s onboard AI agents. Within the structure of the autonomous artificial intelligence platform for a swarm of unmanned aerial vehicles, the DT module performs an asynchronous but strategically important function. Its main role is to prepare, analyze, and update behavioral strategies when the vehicles are not performing combat missions. At the end of the mission or at evacuation checkpoints, the information is transmitted to the ground DT. This allows for in-depth analysis, retraining of models, and updating of knowledge used in subsequent missions. During flight, the drones operate completely autonomously, using only local sensors, a cognitive core, and adaptive algorithms, and, where possible, exchange data with the ground station. The UAV interface module is responsible for data buffering, access to the latest strategies, partial scenario modeling, and asynchronous updates when conditions allow. Its presence in the structure ensures autonomous interaction with the ground twin and local support without violating the decentralized principle of swarm control. The purpose of this paper is to develop a strategy for using a digital twin in a decentralized UAV swarm control environment, where the ground infrastructure performs strategic modeling, training, and analysis functions, and onboard AI agents provide local adaptation, diagnostics, environment reconstruction, and cognitive control of drone behavior. A practical scenario for using digital twins in swarm UAV systems is presented, demonstrating their role as the strategic core of the control system.