Математичне моделювання впливу розширення транспортної мережі на оптимізацію ефективності доставки «Останнього кілометра» в міських логістичних системах

Abstract

У цьому дослідженні представлено структуру для автомати- зації польотних процесів безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з основним фокусом на точному плануванні траєкторії для забезпечення ефективної взаємодії з навколишнім середовищем. Запропонована система включає в себе тривимірну модель руху, яка динамічно коригує траєкторії на основі факторів навколишнього середовища, підвищуючи адаптивність БПЛА до мінливих умов. У структурі було використано систему нечіткого висновку, для усунення невизначеностей, спричинених шумом датчиків, зовнішніми перешкодами та обмеженнями керування. Цей підхід обробляє неточні вхідні дані, такі як помилки позиції та швидкості, використовуючи лінгвістичні змінні та прийняття рішень на основі правил. Перетворюючи точні вхідні дані в нечіткі набори та застосовуючи експертні правила, система ефективно пом’якшує нелінійність і дестабілізуючі впливи, забезпечуючи надійні стратегії керування операціями БПЛА. У структуру також було інтегровано нейронні мережі довгої коротко- часної пам’яті (long short-term Memory – LSTM) для прогнозування майбутніх змін навколишнього середовища та дестабілізуючих факторів. Використовуючи історичні дані, архітектура LSTM моделює довго- строкові тимчасові залежності, уможливлюючи проактивне коригування траєкторії. Ця здатність прогнозування є критично важливою для підтримки стабільності та точності в динамічних середовищах. Щоб підвищити екологічну обізнаність у реальному часі, у систему було включено технологію радіочастотної ідентифікації (RFID). Активні та пасивні RFID-мітки надають дані про контекстну локалізацію, підтримують уникнення перешкод і оптимізацію траєкторії. Поєднуючи локалізацію на основі RFID з фільтром Калмана, система забезпечує точне просторове визначення та рекурсивне прийняття рішень, зменшуючи помилки передбачення та покращуючи точність навігації. Експериментальна перевірка була проведена за допомогою БПЛА DJI Matrice 210, оснащеного вдосконаленими датчиками та вбудованим обчислю- вальним модулем NVIDIA Jetson TX2. Безпілотний літальний апарат успішно долав середовище з чисельними перешкодами, позначене мітками RFID, за різних умов вітру. Система продемонструвала високу точність відстеження траєкторії, зберігаючи середньоквадратичну похибку 0,22 метра, безпечну дистанцію проходження перешкоди 2,8 метра та швидкий час реакції 0,5 секунди для початку превентивних маневрів. Ця комплексна структура поєднує в собі нечітку логіку, нейронні мережі та локалізацію на основі RFID для створення надійної архітектури керування БПЛА. Незважаючи на такі проблеми, як високі обчислювальні вимоги та залежність від інфраструктури RFID, дослідження підкреслює значні досягн- ення в автоматизації БПЛА. Майбутні дослідження спрямовані на покращення координації кількох БПЛА та оптимізацію операцій за допомогою покращеної інтеграції апаратного забезпечення та методів паралельної обробки даних.

This study presents an advanced framework for automating the flight processes of unmanned aerial vehicles (UAVs), with a primary focus on precise trajectory planning to ensure effective interaction with the environment. The proposed system incorporates a three-dimensional motion model that dynamically adjusts trajectories based on environmental factors such as wind, enhancing UAV adaptability to changing conditions. To address uncertainties caused by sensor noise, external disturbances, and control limitations, the framework employs a fuzzy inference system. This approach processes imprecise input data, such as positional and velocity errors, using linguistic variables and rule-based decision-making. By converting precise inputs into fuzzy sets and applying expert-defined rules, the system effectively mitigates nonlinearities and destabilizing influences, providing robust control strategies for UAV operations. The framework also integrates Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks to predict future environmental changes and destabilizing factors. Leveraging historical data, the LSTM architecture models long-term temporal dependencies, enabling proactive trajectory adjustments. This predictive capability is critical for maintaining stability and accuracy in dynamic environments. To enhance real-time environmental awareness, the system incorporates Radio Frequency Identification (RFID) technology. Active and passive RFID tags provide contextual localization data, supporting obstacle avoidance and trajectory optimization. By combining RFID-based localization with a Kalman filter, the system achieves precise spatial awareness and recursive decision-making, reducing prediction errors and improving navigation accuracy. Experimental validation was conducted using a DJI Matrice 210 UAV equipped with advanced sensors and an onboard NVIDIA Jetson TX2 computing module. The UAV successfully navigated obstacle-rich environments marked with RFID tags under varying wind conditions. The system demonstrated high trajectory tracking precision, maintaining a root mean square error of 0.22 meters, a safe obstacle clearance distance of 2.8 meters, and a rapid response time of 0.5 seconds for initiating preventive maneuvers. This comprehensive framework combines fuzzy logic, neural networks, and RFID-based localization to create a robust UAV control architecture. Despite challenges such as high computational requirements and reliance on RFID infrastructure, the study highlights significant advancements in UAV automation. Future research aims to enhance multi-UAV coordination and optimize operations through improved hardware integration and parallel data processing techniques.