cahtНаучный вестник МГТУ ГАCivil Aviation High Technologies2079-06192542-0119Moscow State Technical University of Civil Aviation (MSTU CA)10.26467/2079-0619-2026-29-3-8-17caht-2777Research ArticleТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫTRANSPORTATION SYSTEMSДецентрализация управления беспилотным воздушным движениемDecentralization of unmanned air traffic controlГорбуновА. Л.GorbunovA. L.

Горбунов Андрей Леонидович, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры управления воздушным движением,

Москва.

Andrey L. Gorbunov, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Air Traffic Management Chair, 

Moscow.

a.gorbunov@mstuca.ruМосковский государственный технический университет гражданской авиацииРоссияMoscow State Technical University of Civil AviationRussian Federation202609072026293817Copyright © Горбунов А.Л., 20262026Горбунов А.Л.Gorbunov A.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/2777

Скорость изменений в беспилотной авиации столь велика, что самые последние разработки в этой сфере устаревают, не успев пройти стадию технического проекта. Это, вероятнее всего, произойдет и с ведущимися сейчас в Российской Федерации работами по созданию систем управления беспилотным воздушным движением в рамках Национальной технологической инициативы и других госпрограмм, поскольку они нацелены на логистику доставок сравнительно крупных (десятки килограммов) грузов, тогда как главный сегодняшний вызов для беспилотного воздушного движения обусловлен тем, что доставка авиадронами мелких онлайновых покупок является ближайшим будущим массового ритейла. Это означает миллиарды воздушных доставок в год при помощи малых беспилотников, движущихся по произвольным, непредсказуемым траекториям без управления операторами, с конфликтами, в которых участвуют десятки и сотни дронов-доставщиков. Такая перспектива не согласуется с ведущимися разработками и требует концептуально новых решений. В статье предлагаются основные тезисы концепции управления беспилотным воздушным движением, учитывающей современные реалии цифрового общества, сформирована алгоритмическая основа автоматического разрешения конфликтов малых автономных авиадронов – основанный на линейном математическом программировании математический аппарат оптимального решения задачи безопасного пролета дронами зон массовых конфликтов.

The pace of change in unmanned aviation is so rapid that the latest developments in this field become obsolete before they have passed the stage of technical design. This fate is most likely to befall the work currently being carried out in the Russian Federation on the development of unmanned air traffic control systems within the framework of the National Technology Initiative and other government programs, as they are aimed at the logistics of deliveries of relatively large (of kilograms) cargoes. However, the main challenge for unmanned aviation today is that drone delivery of small online purchases is the near future of mass retail, more than 50 percent of which is already online. This means billions of aerial deliveries per year using small drones flying on arbitrary, unpredictable trajectories, unguided by operators, with conflicts involving tens or hundreds of delivery drones. This perspective is out of step with current developments and requires new conceptual solutions. The paper suggests the main theses of the concept of unmanned air traffic control, taking into account the modern realities of the digital society. The algorithmic basis for automatic conflict resolution of small drones is formed – based on linear programming mathematical apparatus for optimal solution of the problem of safe passage of drones in areas of mass conflict.

управление воздушным движениембеспилотные летательные аппаратыair traffic controlunmanned aerial vehiclesReferencesAposporis P. A review of global and regional frameworks for the integration of an unmanned aircraft system in air traffic management [Электронный ресурс] // Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. 2024. Vol. 24. ID: 101064. DOI: 10.1016/j.trip.2024.101064 (дата обращения: 10.06.2025).Aposporis, P. (2024). A review of global and regional frameworks for the integration of an unmanned aircraft system in air traffic management. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, vol. 24. ID: 101064. DOI: 10.1016/j.trip.2024.101064 (accessed: 10.06.2025).Johnson W. ATC in the era of advanced air mobility // The Journal of Air Traffic Control. 2022. Vol. 64, no. 2. Pp. 16–27.Johnson, W. (2022). ATC in the era of advanced air mobility. The Journal of Air Traffic Control, vol. 64, no. 2, pp. 16–27.Rumba R., Nikitenko A. The wild west of drones: a review on autonomous-UAV traffic-management // 2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Greece, Athens, 2020. Pp. 1317–1322. DOI: 10.1109/ICUAS48674.2020.9214031Rumba, R., Nikitenko, A. (2020). The wild west of drones: a review on autonomous-UAV traffic-management. In: 2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Athens, Greece, pp. 1317–1322. DOI: 10.1109/ICUAS48674.2020.9214031Чмелев В.С., Калюка В.И., Дмитренко М.Е. Обзор систем управления беспилотных летательных аппаратов общего пользования // Технологии. Инновации. Связь: сборник материалов научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 19 апреля 2022 г. СПб., 2022. С. 279–286.Chmelev, V.S., Kalyuka, V.I., Dmitrenko, M.E. (2022). Overview of control systems unmanned aerial apparatus for general use. In: Tekhnologii. Innovatsii. Svyaz: sborniki materialov nauchno-prakticheskoy konferentsii. St. Petersburg, pp. 279–286. (in Russian)Титков И.П., Карпунин А.А. Выявление коллизий и определение границ безопасного сближения траекторий группы беспилотных летательных аппаратов на основе условной оптимизации // Будущее машиностроения России: сборник докладов Четырнадцатой Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов. Т. 2. Москва, 21-24 сентября 2021 г. МГТУ им. Баумана, 2022. С. 196–202.Titkov, I.P., Karpunin, A.A. (2022). Detection of conflicts and determination of safe separation boundaries for trajectories of a group of unmanned aerial vehicles based on conditional optimization. In: Budushcheye mashinostroyeniya Rossii: sbornik dokladov Chetyrnadtsatoy Vserossiyskoy konferentsii molodykh uchenykh i spetsialistov, vol. 2. Moscow: MGTU GA im. N.E. Baumana, pp. 196–202. (in Russian)Nagrare S.R., Ghose D. Dronecage: a model for conflict resolution in aerial corridor intersections [Электронный ресурс] // Journal of Aerospace Information Systems. 2024. Vol. 22, no. 3. 18 p. DOI: 10.2514/1.I011473 (дата обращения: 10.06.2025).Nagrare, S.R., Ghose, D. (2024). Dronecage: a model for conflict resolution in aerial corridor intersections. Journal of Aerospace Information Systems, vol. 22, no. 3, 18 p. DOI: 10.2514/1.I011473 (accessed: 10.06.2025).Tony L.A., Ghose D., Chakravarthy A. Correlated-equilibrium based unmanned aerial vehicle conflict resolution [Электронный ресурс] // Journal of Aerospace Information Systems. 2022. Vol. 19, no. 4, pp. 283–304. DOI: 10.2514/1.I011001 (дата обращения: 10.06.2025).Tony, L.A., Ghose, D., Chakravarthy, A. (2022). Correlated-equilibrium based unmanned aerial vehicle conflict resolution. Journal of Aerospace Information Systems, vol. 19, no. 4, pp. 283–304. DOI: 10.2514/1.I011001 (accessed: 10.06.2025).Ong H.Y., Kochenderfer M.J. Markov decision process-based distributed conflict resolution for drone air traffic management [Электронный ресурс] // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2017. Vol. 40, no. 1. Pp. 69–80. DOI: 10.2514/1.G001822 (дата обращения: 10.06.2025).Ong, H.Y., Kochenderfer, M.J. (2017). Markov decision process-based distributed conflict resolution for drone air traffic management. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 40, no. 1, pp. 69–80. DOI: 10.2514/1.G001822 (accessed: 10.06.2025).Sun Y., Li H., Tong X. и др. A multi-unmanned aerial vehicle fast path-planning method based on non-rigid hierarchical discrete grid voxel environment modeling [Электронный ресурс] // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2023. Vol. 116. Paper 103139. DOI: 10.1016/j.jag.2022.103139 (дата обращения: 10.06.2025).Sun, Y., Li, H., Tong, X. et al. (2023). A multi-unmanned aerial vehicle fast path-planning method based on non-rigid hierarchical discrete grid voxel environment modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 116, Paper 103139. DOI: 10.1016/j.jag.2022.103139 (accessed: 10.06.2025).Choi Y. Multi-UAV trajectory optimization utilizing a NURBS-based terrain model for an aerial imaging mission / Y. Choi, M. Chen, S. Briceno, D. Mavris // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2020. Vol. 97. Pp. 141–154. DOI: 10.1007/s10846-019-01027-9Choi, Y., Chen, M., Briceno, S., Mavris, D. (2020). Multi-UAV trajectory optimization utilizing a NURBS-based terrain model for an aerial imaging mission. Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 97, pp. 141–154. DOI: 10.1007/s10846-019-01027-9Acevedo J. A geometrical approach based on 4D grids for conflict management of multiple UAVs operating in U-Space / J. Acevedo, C. Capitán, J. Capitiin, A. Castaño, A. Ollero // 2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). Greece, Athens, 2020. Pp. 263–270. DOI: 10.1109/ICUAS48674.2020.9213929Acevedo, J., Capitán, C., Capitiin, J., Castaño, A., Ollero, A. (2020). A geometrical approach based on 4D grids for conflict management of multiple UAVs operating in U-Space. In: 2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). Athens, Greece, pp. 263–270. DOI: 10.1109/ICUAS48674.2020.9213929Siqi H., Cheng S., Zhang, Y. A multi-aircraft conflict detection and resolution method for 4-dimensional trajectory-based operation // Chinese Journal of Aeronautics. 2018. Vol. 31, no. 7. Pp. 1579–1593. DOI: 10.1016/j.cja.2018. 04.017Siqi, H., Cheng, S., Zhang, Y. (2018). A multi-aircraft conflict detection and resolution method for 4-dimensional trajectory-based operation. Chinese Journal of Aeronautics, vol. 31, no. 7, pp. 1579–1593. DOI: 10.1016/j.cja.2018. 04.017Neelakandan D., Al Ali H. Enhancing trajectory-based operations for UAVs through hexagonal grid indexing: A step towards 4D integration of UTM and ATM // International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace. 2023. Vol. 10, no. 2. Pp. 5–17. DOI: 10.58940/2374-6793.1815Neelakandan, D., Al Ali, H. (2023). Enhancing trajectory-based operations for UAVs through hexagonal grid indexing: A step towards 4D integration of UTM and ATM. International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace, vol. 10, no. 2, pp. 5–17. DOI: 10.58940/2374-6793.1815Erzberger H., Heere K. Algorithm and operational concept for resolving short-range con-flicts // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engneering. 2010. Vol. 224, no. 2. Pp. 225–243. DOI: 10.1243/09544100JAERO546Erzberger, H., Heere, K. (2010). Algorithm and operational concept for resolving short-range conflicts. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aero-space Engineering, vol. 224, no. 2, pp. 225–243. DOI: 10.1243/09544100JAERO546Brittain M., Wei P. Autonomous air traffic controller: a deep multi-agent reinforcement learning approach [Электронный ресурс] // Machine Learning. 2019. 10 p. DOI: 10.48550/arXiv.1905.01303 (дата обращения: 10.06.2025).Brittain, M., Wei, P. (2019). Autonomous air traffic controller: a deep multi-agent reinforcement learning approach. Machine Learning, 10 p. DOI: 10.48550/arXiv.1905.01303 (accessed: 10.06.2025).Balázs B. Decentralized traffic management of autonomous drones / B. Balázs, T. Vicsek, G. Somorjai, T. Nepusz, G. Vásárhelyi // Swarm Intelligence. 2024. Vol. 19. Pp. 29–53. DOI: 10.1007/s11721-024-00241-yBalázs, B., Vicsek, T., Somorjai, G., Nepusz, T., Vásárhelyi, G. (2024). Decentralized traffic management of autonomous drones. Swarm Intelligence, vol. 19, pp. 29–53. DOI: 10.1007/s11721-024-00241-yPremkumar V.G.R., Scoy V.B. Optimal positioning of unmanned aerial vehicle (UAV) base stations using mixed-integer linear programming [Электронный ресурс] // Drones. 2025. Vol. 9, iss. 1. ID: 44. DOI: 10.3390/drones9010044 (дата обращения: 10.06.2025).Premkumar, V.G.R., Scoy, V.B. (2025). Optimal positioning of unmanned aerial vehicle (UAV) base stations using mixed-integer linear programming. Drones, vol. 9, issue 1, ID: 44. DOI: 10.3390/drones9010044 (accessed: 10.06.2025).Chen Z. Probability-constrained path planning for UAV logistics using mixed integer linear programming / Z. Chen, S. Wang, K. Chen, X. Zhang [Электронный ресурс] // Modelling. 2025. Vol. 6, iss. 3. ID: 82. DOI: 10.3390/modelling6030082 (дата обращения: 08.10.2025).Chen, Z., Wang, S., Chen, K., Zhang, X. (2025). Probability-constrained path planning for UAV logistics using mixed-integer linear programming. Modelling, vol. 6, issue 3. ID: 82. DOI: 10.3390/modelling6030082 (accessed: 08.10.2025).Li J. Integrating charging station location and delivery UAV route by a cascade optimization framework / J. Li, X. Ni, M. Hua, Q. Wang, M. Xu, F. Zhu // 2025 IEEE International Mediterranean Conference on Communications and Networking (MeditCom). France, Nice, 2025. Pp. 47–52. DOI: 10.1109/MeditCom64437.2025.11104427Li, J., Ni, X., Hua, M., Wang, Q., Xu, M., Zhu, F. (2025). Integrating charging station location and delivery UAV route by a cascade optimization framework. In: 2025 IEEE International Mediterranean Conference on Communications and Networking (MeditCom), France, Nice, pp. 47–52. DOI: 10.1109/MeditCom64437.2025.11104427

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