kaz29Вестник Казахстанско-Британского технического университетаHerald of the Kazakh-British Technical University1998-66882959-8109Казахстанско-Британский Технический Университет10.55452/1998-6688-2025-22-3-176-185kaz29-2114Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИCOMPUTER SCIENCEРАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ МАРШРУТОВ БПЛАDEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF A ROUTE OPTIMIZATION ALGORITHM FOR UAVShttps://orcid.org/0009-0001-2680-5443КусайынД.KusainD.

бакалавр, инженер-программист

г. Алматы

Bachelor, Software Engineer

Almaty

diac.kusain@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-3727-043XМухамедиевР. И.MukhamedievR. I.

д.и.н., профессор, заведующий лабораторией прикладного машинного обучения

г. Алматы

 Dr.Eng.Sc., Professor, Head of the Applied Machine Learning Laboratory 

Almaty

ravil.muhamedyev@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-2013-1513ЕримбетоваА. С.YerimbetovaA. S.

PhD, к.т.н., доцент, ведущий научный сотрудник

г. Алматы 

PhD, Cand.Tech.Sc., Associate Professor, Leading Researcher

Almaty

aigerian@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5271-9071КучинЯ. И.KuchinY. I.

магистр, старший научный сотрудник

г. Алматы

Master, Senior Researcher

Almaty

ykuchin@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9974-3215СымагуловА.SymagulovA.

магистр, инженер-программист

г. Алматы

Master, Software Engineer

Almaty

asmogulove00@gmail.comSatbayev UniversityКазахстанSatbayev UniversityKazakhstanSatbayev University; Институт информационных и вычислительных технологийКазахстанSatbayev University; Institute of Information and Computational TechnologiesKazakhstanИнститут информационных и вычислительных технологийКазахстанInstitute of Information and Computational TechnologiesKazakhstan202527092025223176185Copyright © Кусайын Д., Мухамедиев Р.И., Еримбетова А.С., Кучин Я.И., Сымагулов А., 20252025Кусайын Д., Мухамедиев Р.И., Еримбетова А.С., Кучин Я.И., Сымагулов А.Kusain D., Mukhamediev R.I., Yerimbetova A.S., Kuchin Y.I., Symagulov A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/2114

Данное исследование посвящено разработке и внедрению алгоритма оптимизации маршрута для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Цель состоит в том, чтобы создать систему, которая может быть использована для автоматизации процесса сбора и анализа данных с беспилотных летательных аппаратов в экологических и сельскохозяйственных приложениях. Система построена с использованием Python, QGroundControl и коммуникационного протокола MAVLink. Разработанная система направлена на оптимизацию маршрутов полета беспилотных летательных аппаратов с целью повышения эффективности задач экологического мониторинга и картографирования. Она автоматизирует процесс сбора и анализа данных, позволяя получать более точную и своевременную информацию о состоянии окружающей среды и сельскохозяйственных угодий. Результаты тестирования системы демонстрируют ее высокую эффективность в реальных условиях. Выводы из этого исследования позволяют предположить, что предложенный алгоритм оптимизации маршрутов может быть успешно применен в различных экологических и сельскохозяйственных ситуациях. Предлагается дальнейшее развитие системы для расширения ее возможностей и использования в других областях.

This study focuses on the development and implementation of a route optimization algorithm for unmanned aerial vehicles (UAVs). The goal is to create a system that can be used to automate the process of collecting and analyzing data from UAVs in environmental and agricultural applications. The system is built using Python, QGroundControl, and the MAVLink communication protocol. The developed system aims to optimize UAV routes in order to improve the efficiency of environmental monitoring and mapping tasks. It automates the process of data collection and analysis, allowing for more accurate and timely information about the state of the environment and agricultural land. Results from testing the system demonstrate its high level of effectiveness in real-world scenarios. The conclusions from this study suggest that the proposed route optimization algorithm can be successfully applied to various environmental and agricultural use cases. Further development of the system is proposed to enhance its capabilities and expand its use in other areas.

БПЛАгенетический алгоритммониторинг окружающей средыпротокол MAVLinkScoopUAVgenetic algorithmenvironmental monitoringMAVLink protocolScoopЖұмыс Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі Ғылым комитетінің қаржылық қолдауымен №AP23488745 «Төмен биіктіктегі ұшқышсыз ұшу платформаларын қолдана отырып, топырақтың тұздылығын жедел бағалау», №BR21881908 «Қала агломерациясын экологиялық қолдау кешені» жүзеге асырылды.ReferencesMangewa, Lazaro J., Patrick, A. Ndakidemi, and Linus K. Munishi. Integrating UAV technology in an ecological monitoring system for community wildlife management areas in Tanzania. Sustainability, 11 (21), 6116 (2019). URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/11/21/6116.Mangewa, Lazaro J., Patrick, A. Ndakidemi, and Linus K. Munishi. Integrating UAV technology in an ecological monitoring system for community wildlife management areas in Tanzania. Sustainability, 11 (21), 6116 (2019). URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/11/21/6116.Zhang, Haidong, et al. A review of unmanned aerial vehicle low-altitude remote sensing (UAV-LARS) use in agricultural monitoring in China. Remote Sensing, 13 (6), 1221 (2021). URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/13/6/1221.Zhang, Haidong, et al. A review of unmanned aerial vehicle low-altitude remote sensing (UAV-LARS) use in agricultural monitoring in China. Remote Sensing, 13 (6), 1221 (2021). URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/13/6/1221.Mabhaudhi, T., Chibarabada, T.P., Modi, A.T. Prospects of improving agricultural and water productivity through unmanned aerial vehicles (UAVs). Agriculture, 10 (7), 256 (2020). URL: https://www.mdpi.com/2077-0472/10/7/256.Mabhaudhi, T., Chibarabada, T.P., Modi, A.T. Prospects of improving agricultural and water productivity through unmanned aerial vehicles (UAVs). Agriculture, 10 (7), 256 (2020). URL: https://www.mdpi.com/2077-0472/10/7/256.Xu, Y., Lan, Y., Zheng, X., & Zhang, H. Progress in agricultural unmanned aerial vehicles (UAVs) applied in China and prospects for Poland. Agriculture, 12 (3), 397 (2022). URL: https://www.mdpi.com/2077-0472/12/3/397.Xu, Y., Lan, Y., Zheng, X., & Zhang, H. Progress in agricultural unmanned aerial vehicles (UAVs) applied in China and prospects for Poland. Agriculture, 12 (3), 397 (2022). URL: https://www.mdpi.com/2077-0472/12/3/397.Toscano, F., Fiorentino, C., Capece, N., Erra, U., Travascia, D., Scopa, A., ... & D’Antonio, P. Unmanned Aerial Vehicle for Precision Agriculture: A Review. IEEE Access (2024). URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10531194.Toscano, F., Fiorentino, C., Capece, N., Erra, U., Travascia, D., Scopa, A., ... & D’Antonio, P. Unmanned Aerial Vehicle for Precision Agriculture: A Review. IEEE Access (2024). URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10531194.Yuan, S., Li, Y., Bao, F., Xu, H., Yang, Y., Yan, Q., ... & Lin, J. Marine environmental monitoring with unmanned vehicle platforms: Present applications and future prospects. Science of The Total Environment, 858, 159741 (2023). URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0048969722068413Yuan, S., Li, Y., Bao, F., Xu, H., Yang, Y., Yan, Q., ... & Lin, J. Marine environmental monitoring with unmanned vehicle platforms: Present applications and future prospects. Science of The Total Environment, 858, 159741 (2023). URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0048969722068413Motlagh, N.H., Kortoçi, P., Su, X., Lovén, L., Hoel, H.K., Haugsvær, S.B., ... & Tarkoma, S. Unmanned aerial vehicles for air pollution monitoring: A survey. IEEE Internet of Things Journal (2023). URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10167736Motlagh, N.H., Kortoçi, P., Su, X., Lovén, L., Hoel, H.K., Haugsvær, S.B., ... & Tarkoma, S. Unmanned aerial vehicles for air pollution monitoring: A survey. IEEE Internet of Things Journal (2023). URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10167736QGroundControl. URL: https://qgroundcontrol.com (access date: 05.04.2025).QGroundControl. URL: https://qgroundcontrol.com (access date: 05.04.2025).SwarMown. URL: https://github.com/uavkz/SwarMown/tree/dependabot/pip/django-3.2.24/mainapp (access date: 18.03.2025).SwarMown. URL: https://github.com/uavkz/SwarMown/tree/dependabot/pip/django-3.2.24/mainapp (access date: 18.03.2025).Django. URL: https://github.com/django/django (access date: 12.04.2025).Django. URL: https://github.com/django/django (access date: 12.04.2025).DEAP. URL: https://github.com/DEAP/deap (access date: 05.04.2025).DEAP. URL: https://github.com/DEAP/deap (access date: 05.04.2025).SCOOP. URL: https://github.com/ScoopInstaller/Scoop (access date: 18.03.2025).SCOOP. URL: https://github.com/ScoopInstaller/Scoop (access date: 18.03.2025).Argparse. URL: https://github.com/python/cpython/blob/3.12/Lib/argparse.py (access date: 15.03.2025).Argparse. URL: https://github.com/python/cpython/blob/3.12/Lib/argparse.py (access date: 15.03.2025).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.