МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ РОЗШИРЕННЯ ТРАНСПОРТНОЇ МЕРЕЖІ В МІСЬКИХ ЛОГІСТИЧНИХ СИСТЕМАХ

Abstract

У цьому дослідженні представлено структуру для автоматизації польотних процесів безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з основним фокусом на точному плануванні траєкторії для забезпечення ефективної взаємодії з навколишнім середовищем.

References

1. Zhu Z., He J., Hou L., Xu L., Zhu W., Wang L. Emergency localization for mobile ground users: An adaptive UAV trajectory planning method. Beijing University of Posts and Telecommunications, 2024
2. Ma Z., Chen J. Adaptive path planning method for UAVs in complex environments. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 2022. № 115. 103133. DOI:10.1016/j.jag.2022.103133.
3. Liu W., Zheng Z., Cai K. Adaptive path planning for unmanned aerial vehicles based on bi-level programming and variable planning time interval. Chinese Journal of Aeronautics, 2013. № 26. PP. 646–660. DOI:10.1016/j.cja.2013.04.041.
4. Wang L., Zhang J., Chuan J., Ma R., Fei A. Edge intelligence for mission cognitive wireless emergency networks. IEEE Wireless Communications, 2020. № 27.4. PP. 103–109.
5. Wu H., Chen J., Xu W., Cheng N., Shi W., Wang L., Shen X. Delay-minimized edge caching in heterogeneous vehicular networks: A matching-based approach. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2020. № 19.10. PP. 6409–6424.
6. Wu H., Lyu F., Zhou C., Chen J., Wang L., Shen X. Optimal UAV caching and trajectory in aerial-assisted vehicular networks: A learning-based approach. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2020. № 38.12.
7. PP, 2783–2797.
8. Romaniuk L., Chykhira I., Tulaidan H., Mykytyshyn A. Model of motion route of unmanned aerial vehicles operations with obstacles avoidance. ICAAEIT 2021, 15-17 December 2021. Tern. : TNTU, Zhytomyr «Publishing house „Book-Druk“» LLC, 2021. P. 193–199. (Mathematical modeling in power engineering and information technologies).