Методи та програмне забезпечення управління відеологуванням в мультиагентному середовищі
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Ахаладзе А. Е. Методи та програмне забезпечення управління відеологуванням в мультиагентному середовищі. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 121 – Інженерія програмного забезпечення з галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний Технічний Університет України «Київський Політехнічний Інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026.
Дисертаційна робота присвячена актуальній науковій проблемі підвищення ефективності управління відеологуванням великих територій у мультиагентному середовищі на основі рою безпілотних літальних апаратів (квадрокоптерів) шляхом розробки комплексних методів та спеціалізованого програмного забезпечення з децентралізованою координацією, автоматизованим формуванням геометричних формацій та розподіленою обробкою відеоданих з використанням нейронних мереж. Актуальність теми зумовлена швидким розвитком інформаційних технологій, машинного навчання та робототехніки, що відкриває нові можливості для автоматизованого моніторингу та відеологування у сферах пошуково-рятувальних операцій, патрулювання кордонів, охорони критичної інфраструктури, контролю сільськогосподарських угідь та оцінки наслідків стихійних лих. Традиційні системи з одиночними квадрокоптерами або централізованим керуванням мають суттєві обмеження: низьку масштабованість, залежність від наземної станції (точка відмови), високу навантаженість на комунікаційний канал, обмежену відмовостійкість та значні витрати часу операторів. Існуючі рішення (ArduPilot MAVSwarm, DJI Swarm SDK тощо) не забезпечують повної автономності в умовах нестабільного зв’язку та не підтримують ефективну розподілену обробку відеопотоків у реальному часі. Запропонований підхід на основі mesh-комунікації, модульної архітектури ROS2/PX4 та бортової обробки з YOLO11 дозволяє усунути ці недоліки, забезпечуючи лінійну масштабованість, високу відмовостійкість та автоматизацію процесів [55; 60]. Мета дослідження - підвищення ефективності процесу відеологування в мультиагентному середовищі за рахунок використання рою квадрокоптерів шляхом розробки методів децентралізованої координації, автоматизованого формування геометричних формацій та розподіленої обробки відеоданих. Для досягнення мети поставлено та вирішено такі основні завдання: 1. Провести аналіз сучасних методів і підходів до відеологування з використанням автопілота PX4 та операційної системи ROS2. 2. Розробити програмний модуль розпізнавання об’єктів, здатний працювати безпосередньо на борту квадрокоптера. 3. Спроектувати та реалізувати архітектуру симуляційного середовища для підвищення ефективності розробки та тестування алгоритмів. 4. Реалізувати метод узгодженого керування роєм квадрокоптерів на основі децентралізованої mesh-архітектури з динамічною зміною топології мережі. 5. Розробити метод організації окремих квадрокоптерів у геометричні формації (WEDGE, LINE, CIRCLE) для виконання задач пошуку та відеологування. 6. Реалізувати програмні засоби з підтримкою симуляційного середовища Gazebo та інтеграції з ШІ для аналізу відеопотоку на стороні кожного члена рою. 7. Розробити метод тестування та розширення функціональних можливостей поведінки квадрокоптерів у формації шляхом модульної архітектури бортового ПЗ на базі ROS2. 8. Провести експериментальні дослідження для оцінки продуктивності та доцільності запропонованого підходу, включаючи порівняння з традиційними рішеннями. Об’єкт дослідження - процеси аналізу вимог, розроблення, забезпечення якості, впровадження та супроводження програмного забезпечення відеологування в мультиагентному середовищі із застосуванням рою квадрокоптерів. Предмет дослідження - методи та програмні засоби координації рою квадрокоптерів, автоматизованого формування геометричних формацій та розподіленої обробки відеоданих для відеологування великих територій. Наукова новизна полягає в розробці комплексу нових методів та архітектурних рішень. Вперше запропоновано та обґрунтовано: 1. Модульну архітектуру бортового програмного забезпечення квадрокоптера на основі принципу розділення відповідальності (Separation of Concerns). Функціональність суворо розподілена між незалежними ROS2-модулями (YOLO-детектор, mesh-комунікація, White Walker для автономного керування), які взаємодіють лише через стандартизовані інтерфейси (topics/services). Це забезпечує незалежну розробку, тестування та розширення модулів без впливу на інші компоненти, суттєво підвищує надійність і гнучкість системи порівняно з монолітними аналогами. 2. Архітектурний підхід до інтеграції системи автопілота PX4 з бортовою операційною системою ROS2 через модульну композицію функціональних компонентів (розпізнавання об’єктів, координація групи, автономне керування). Дозволяє розширювати функціональність додаванням нових модулів без модифікації існуючих та гарантує повну автономність апарата після запуску без наземної станції. 3. Метод розподіленої обробки відеоданих у мультиагентному середовищі на основі паралельної незалежної обробки відеопотоків на борту кожного члена рою ізольованими модулями YOLO. Відрізняється передачею лише метаданих детекції замість повних відеопотоків, що збільшує частоту оновлення даних (з 16,2 Гц до 145,8 Гц), зменшує навантаження на мережу та забезпечує лінійну масштабованість продуктивності. 4. Архітектуру програмного забезпечення (Hive) для автоматизації конфігурування та запуску компонентів рою в симуляційному середовищі з інтеграцією Gazebo, SITL, PX4 та ROS2. Автоматична координація запуску всіх компонентів зменшує час підготовки тестового середовища та прискорює ітеративний цикл розробки алгоритмів формаційного польоту. Результати експериментальних досліджень (розділ 4) підтвердили високу ефективність розробленої системи. Рій у формації «Клин» забезпечує: ﹘ зменшення часу виконання місій на 75–85 %; ﹘ зменшення кількості операторів на 67–83 %; ﹘ рівень автоматизації ≥ 90 %; ﹘ підвищення ефективності покриття території на 31–46 % порівняно з окремими агентами (до 400–1100 % зростання площі покриття); ﹘ покращення F1-score детекції об’єктів на 19–27 %, ефективності виявлення (DE) – на 42 %; ﹘ час відновлення після відмови окремого апарата – 15 ± 5 с. Система демонструє лінійну масштабованість (від 2 до 10 квадрокоптерів) та синергетичний ефект (інтегральний показник ефективності рою перевищує очікуване масштабування в 4,38 раза). Практичне значення полягає в створенні спеціалізованих програмних засобів (бортове ПЗ на ROS2/PX4, Hive-архітектура, YOLO11-модулі), сумісних з сучасними платформами БПЛА. Розробки рекомендовані для впровадження в системах моніторингу великих територій, пошуково-рятувальних операцій, охорони об’єктів та патрулювання кордонів. Вони забезпечують гнучкість адаптації формацій (WEDGE, LINE, CIRCLE), динамічну реорганізацію та мінімальне навантаження на операторів. Структура дисертації: вступ, чотири розділи, висновки, список використаних джерел (61 найменування) та 6 додатків. Загальний обсяг – 233 сторінок (165 сторінок основного тексту), 30 рисунків, 11 таблиць. Апробація результатів: основні положення опубліковано в 6 статтях фахових журналів категорії Б та представлено на 3 міжнародних конференціях SoftTech.
Опис
Ключові слова
мультиагентні системи, рій квадрокоптерів, відеологування, децентралізована координація, mesh-комунікація, розподілені системи, розподілена обробка відеоданих, нейронна мережа, комп’ютерний зір, сегментація зображень, штучний інтелект, алгоритми обробки даних, методи машинного навчання, автоматизація керування, multi-agent systems, mobile robot, security, video logging, mesh communication, distributed video data processing, image recognition, object detection, drone coordination, geometric formations, python, computer vision, neural network, machine learning
Бібліографічний опис
Ахаладзе, А. Е. Методи та програмне забезпечення управління відеологуванням в мультиагентному середовищі : дис. … д-ра філософії : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ахаладзе Антон Елдарійович. – Київ, 2026. – 232 с.