Засоби підвищення ефективності системи управління дронами в сільському господарстві

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМорозов, Костянтин Вячеславович
dc.contributor.authorТкачук, Тарас Миколайович
dc.date.accessioned2024-02-12T14:00:02Z
dc.date.available2024-02-12T14:00:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. Використання дронів у сільському господарстві представляє собою технологічний прорив, що дозволяє збирати дані та моніторити стан полів швидше, ефективніше та з більшою точністю порівняно з традиційними методами. Ефективне управління дронами може підвищити продуктивність у сільському господарстві шляхом точного моніторингу посівів, вчасного виявлення хвороб та стресу рослин, оптимального застосування ресурсів тощо. Впровадження систем управління дронами може допомогти зменшити витрати на працю, паливо та ресурси, забезпечуючи точне та спрямоване використання ресурсів. Спостереження за постійним розвитком технологій у сфері дронів та штучного інтелекту відкриває нові можливості для покращення систем управління дронами в аграрному секторі. Об’єктом дослідження є алгоритми та методи для пошуку найкращого маршруту для дронів у сільському господарстві. Предметом дослідження є вивчення методів оптимального планування маршрутів для дронів у контексті сільського господарства, включаючи аналіз різних алгоритмів та їхню ефективність. Метою роботи є детальний аналіз та розробка методу пошуку найкращого шляху для планування маршрутів польоту БПЛА. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Розробка нового методу планування маршрутів 2. Інтеграція різних технологій, таких як, штучний інтелект та машинне навчання Практична цінність: точність та швидкість при плануванні маршрутів, нейронна мережа може працювати швидше та більш точно у визначенні оптимального маршруту для дрона, що дозволить економити час та забезпечувати більш ефективне використання апарату; швидке та точне планування маршрутів дронів дозволить максимізувати покриття поля або об'єкту моніторингу, що підвищить продуктивність у виявленні проблем та контролі рослин. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на V Міжнародній студентській науковій конференції «Наука сьогодення: від досліджень до стратегічних рішень» та IV Міжнародній науково-практичній конференція «Актуальні аспекти сучасних наукових досліджень» Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, практичну цінність роботи. У першому розділі проводиться огляд сучасних методів та технологій використання БПЛА. Другий розділ присвячено детальному аналізу методів пошуку найкращого шляху. Третій розділ включатиме розробку та опис використання розробленого методу для планування маршрутів БПЛА. Четвертий розділ буде присвячений аналізу отриманих результатів та висновкам, які випливають із дослідження. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 96 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел. Ключові слова: нейронна мережа, маршрутизація, автоматизовані процеси
dc.description.abstractotherActuality of theme. The use of drones in agriculture represents a technological breakthrough that allows collecting data and monitoring the condition of fields faster, more efficiently and with greater accuracy compared to traditional methods. Effective management of drones can increase productivity in agriculture through accurate monitoring of crops, early detection of plant diseases and stress, optimal use of resources, and more. Implementing drone management systems can help reduce labor, fuel and resource costs by ensuring accurate and targeted resource use. Observing the continuous development of technologies in the field of drones and artificial intelligence opens up new opportunities for improving drone control systems in the agricultural sector. The object of research is algorithms and methods for finding the best route for drones in agriculture. The subject of the study is the study of optimal route planning methods for drones in the context of agriculture, including the analysis of various algorithms and their effectiveness. The purpose of the work is a detailed analysis and development of a method for finding the best path for planning UAV flight routes. The scientific novelty consists in the following: 1. Development of a new route planning method 2. Integration of various technologies, such as artificial intelligence and machine learning Practical value: accuracy and speed when planning routes, the neural network can work faster and more accurately in determining the optimal route for the drone, which will save time and ensure more efficient use of the device; fast and accurate planning of drone routes will maximize the coverage of the field or monitoring object, which will increase productivity in problem detection and plant control. Approbation of work. The main provisions and results of the work were presented and discussed at the 5th International Student Scientific Conference "Today's Science: From Research to Strategic Decisions" and the IV International Scientific and Practical Conference "Topical Aspects of Modern Scientific Research" Structure and scope of work. The master's thesis consists of an introduction, four chapters and conclusions. The introduction provides a general description of the work, substantiates the relevance of the research direction, and the practical value of the work. In the first chapter, an overview of modern methods and technologies of using UAVs is provided. The second chapter is devoted to a detailed analysis of methods for finding the best path. The third section will include the development and description of the use of the developed method for UAV route planning. The fourth chapter will be devoted to the analysis of the obtained results and the conclusions drawn from the study. The results of the work are presented in the conclusions. The work is presented on 96 sheets, contains links to the list of used literary sources. Keywords: neural network, routing, automated processes
dc.format.extent122 с.
dc.identifier.citationТкачук, Т. М. Засоби підвищення ефективності системи управління дронами в сільському господарстві : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Ткачук Тарас Миколайович. – Київ, 2023. – 122 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64456
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectмаршрутизація
dc.subjectавтоматизовані процеси
dc.subjectneural network
dc.subjectrouting
dc.subjectautomated processes
dc.subject.udc681.586
dc.titleЗасоби підвищення ефективності системи управління дронами в сільському господарстві
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tkachuk_magistr.pdf
Розмір:
1.93 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (СПСКС)
Магістерські роботи