ANALYSIS OF EXISTING METHODS FOR DETERMINING THE TRAJECTORIES OF ATMOSPHERIC AIRCRAFT FOR THE POSSIBILITY OF THEIR IMPROVEMENT

Authors

DOI:

https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.1.33

Keywords:

atmospheric aerial vehicles, trajectory, route, navigation, autonomous control, trajectory planning, adaptive systems, UAVs, optimization algorithms, artificial intelligence

Abstract

The article provides a structured analysis of current approaches to flight trajectory planning for atmospheric unmanned aerial vehicles (UAVs), emphasizing the conceptual interplay between «trajectory», «route», and «navigation» within autonomous control systems. The research generalizes interdisciplinary interpretations of these terms, drawing from aviation, control theory, cybernetics, and artificial intelligence, to clarify their impact on navigation logic under uncertainty. A comparative review of planning methods is presented, including classical kinematic models, Kalman filtering, heuristic algorithms (e.g., potential fields, swarm optimization), and AI-driven techniques such as neural networks and reinforcement learning. These approaches are evaluated based on accuracy, adaptability, computational cost, and energy efficiency. Findings show that classical methods offer precision and predictability in structured settings, but struggle to adapt to dynamic environments. AI methods demonstrate higher adaptability and learning potential but require significant computational resources and training datasets. The article outlines key limitations typical for complex missions – such as unpredictable weather, urban obstacles, and real-time decision-making across multiple agents – and proposes directions for improvement. Suggested solutions include the integration of online learning, the use of generative AI models (e.g., GPT, diffusion models), and the implementation of multi-objective optimization techniques tailored to operational constraints. The study introduces a hybrid trajectory planning architecture combining deterministic models with intelligent adaptive layers that support autonomous control in changing environments. The proposed framework enhances UAV mission flexibility, reliability, and autonomy, contributing to the development of intelligent decision-support systems for next-generation aerial robotics.

References

Авер’янова Ю., Рудякова А., Яновський Ф. Оперативна корекція траєкторій повітряних суден на основі інформації бортових метеорологічних радіолокаторів. Вісник Національного авіаційного університету. 2020. № 85(4). С. 13–20. DOI: https://doi.org/10.18372/2306-1472.85.15133.

Даник Ю., Мазур В., Балицький І. Методологічні основи безпечного руху безпілотних літальних апаратів в просторі з динамічними перешкодами. Зб. наук. пр. Нац. акад. Держ. прикордон. служби України. Серія: Військові та технічні науки. 2021. № 82(1). С. 224–236. DOI: https://doi.org/10.32453/3.v82i1.541.

Закора А. Л., Сазонов В. В. Оптимізація траєкторії руху інтелектуальних мобільних роботів при дистанційному зондуванні земель лісового фонду. Journal of Rocket-Space Technology. 2021. № 29(4). С. 190–193. DOI: https://doi.org/10.15421/452121.

Кривоножко А. М., Толкаченко Є. А., Опенько П. В. Розробка методу визначення параметрів поступального й обертального руху оптичного джерела реєстрації безпілотного літального апарата. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2020. № 4(41). С. 79–85. DOI: https://doi.org/10.30748/nitps.2020.41.09.

Машков О., Триснюк В., Мамчур Ю., Жукаускас С., Нігородова С., Курило А. Новий підхід до синтезу відновлюючого керування для дистанційно пілотованих літальних апаратів екологічного моніторингу. Ecological Safety and Balanced Use of Resources. 2019. № 1(19). С. 69–77. DOI: https://doi.org/10.31471/2415-3184-2019-1(19)-69-77.

Шерстюк В. Г., Левківський Р. М., Гусєв В. М., Сокол І. В., Доровська І. О. Метод пошуку безпечних траєкторій руху безпілотних апаратів. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2021. № 76(1). С. 113–125. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.14.

Шерстюк В., Сокол І., Гусєв В., Левківський Р. Динамічне планування траєкторій руху безпілотних апаратів в процесі виконання складних операцій. Problems of Information Technologies. 2020. № 27. С. 7–22. DOI: https://doi.org/10.35546/2313-0687.2020.27.7-22.

LaValle S. M. Planning Algorithms. Cambridge : Cambridge University Press, 2006. URL: https://planning.cs.uiuc.edu.

Mellinger D., Kumar V. Minimum Snap Trajectory Generation and Control for Quadrotors. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2011. P. 2520–2525. DOI: 10.1109/ICRA.2011.5980409.

Zarchan P. Tactical and Strategic Missile Guidance. 6th ed. Reston : American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2012. 832 p. DOI: 10.2514/4.102400.

Published

2025-05-28

How to Cite

ТИМОЩУК, О., & ЛЮТФАЛІЄВ, Е. (2025). ANALYSIS OF EXISTING METHODS FOR DETERMINING THE TRAJECTORIES OF ATMOSPHERIC AIRCRAFT FOR THE POSSIBILITY OF THEIR IMPROVEMENT. Information Technology and Society, (1 (16), 256-262. https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.1.33