СУЧАСНІ МЕТОДИ НАВІГАЦІЇ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ

Автор(и)

  • Володимир Мальований Кременчуцький льотний коледж Харківського національного університету внутрішніх справ, Україна
  • Володимир Журід Кременчуцький льотний коледж Харківського національного університету внутрішніх справ, Україна
  • Микола Капінос Кременчуцький льотний коледж Харківського національного університету внутрішніх справ, Україна
  • Руслан Яковлєв Кременчуцький льотний коледж Харківського національного університету внутрішніх справ, Україна

DOI:

https://doi.org/10.33099/2786-7714-2025-2-9-123-132

Ключові слова:

безпілотні літальні апарати, навігаційні системи, гібридна навігація, візуальна одометрія, штучний інтелект, економічна ефективність, рентабельність інвестицій

Анотація

Стаття присвячена комплексному дослідженню сучасних методів навігації безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з акцентом на їхню економічну ефективність та інвестиційну привабливість, зокрема в контексті української дрон-економіки. В умовах глобальної технологічної волатильності, посилення ризиків GNSS-джемінгу та спуфінгу, а також стрімкого зростання ринку БПЛА, традиційні навігаційні системи (GNSS, INS) демонструють значні недоліки, що призводить до зниження рентабельності інвестицій (ROI) нижче 10% у зонах конфліктів. У цьому контексті гібридні навігаційні системи, що інтегрують GNSS, INS, візуальну одометрію (VO), технології одночасної локалізації та картографування (SLAM) та алгоритми штучного інтелекту (ШІ), виступають ключовим інструментом подолання цих обмежень. Метою роботи є економічне обґрунтування сучасних методів навігації БПЛА як інструменту підвищення інвестиційної привабливості та стимулювання розвитку дрон-економіки України. Для досягнення мети запропоновано авторську концептуальну модель економічної оптимізації, яка інтегрує технічні параметри навігаційних систем (точність позиціонування, стійкість до перешкод) з фінансово-аналітичним моделюванням (NPV, IRR, ROI, CAPEX, OPEX). Модель включає чотири взаємопов'язані модулі: сенсорну інтеграцію, фінансове моделювання, адаптивне траєкторне планування та врахування регуляторних факторів. Її математичне ядро базується на скоригованому показнику чистої теперішньої вартості (NPV~adj~), що враховує коефіцієнт технічної ефективності (η~tech~). В статті проведено порівняльний аналіз основних навігаційних методів (GNSS, INS, VO, SLAM, гібридні системи), визначено їхні техніко-економічні характеристики (точність, CAPEX, OPEX, ROI) та вплив на фінансові результати. Ідентифіковано ключові ризики для українського сектору БПЛА (технологічні, фінансові, регуляторні, кадрові) та запропоновано комплекс практичних рекомендацій для державної політики, спрямованих на створення інвестиційного фонду, розвиток анти-джемінгових ШІ-навігаційних технологій та гармонізацію нормативної бази з європейськими стандартами. Висновки підтверджують, що гібридизація навігаційних систем трансформує їх з технічного інструменту у високорентабельний інвестиційний актив, здатний забезпечити сталий розвиток національної дрон-економіки.

Посилання

Jarraya I., Al-Batati A., Kadri M. B. та ін. GNSS-denied unmanned aerial vehicle navigation: analyzing computational complexity, sensor fusion, and localization methodologies. Satell Navig. 2025. Vol. 6, no. 9. DOI: 10.1186/s43020-025-00162-z.

Zhang L., Cao X., Su M., Sui Y. Collaborative Integrated Navigation for Unmanned Aerial Vehicle Swarms Under Multiple Uncertainties. Sensors. 2025. Vol. 25, no. 3. P. 617. DOI: 10.3390/s25030617.

Zhou X., Zhang X., Yang X., Zhao J., Liu Z., Shuang F. Towards UAV Localization in GNSS-Denied Environments: The SatLoc Dataset and a Hierarchical Adaptive Fusion Framework. Remote Sensing. 2025. Vol. 17, no. 17. P. 3048. DOI: 10.3390/rs17173048.

Yao F., Lan C., Wang L., Wan H., Gao T., Wei Z. GNSS-denied geolocalization of UAVs using terrain-weighted constraint optimization. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2024. Vol. 135. P. 104277. DOI: 10.1016/j.jag.2024.104277.

GPSPatron. Selecting Optimal Anti-Spoofing and Anti-Jamming Techniques for Resilient GNSS. GPSPatron Technical Report. 2024. URL: https://gpspatron.com/wp-content/uploads/2024/05/Selecting-Optimal-Anti-Spoofing-and-Anti-Jamming-Techniques-for-Resilient-GNSS.pdf (date of application: 03.11.2025).

Zidane Y., Silva J., Tavares G. Jamming and Spoofing Techniques for Drone Neutralization: An Experimental Study. Drones. 2024. Vol. 8, no. 12. P. 743. DOI: 10.3390/drones8120743.

Decker C., Chiambaretto P. Economic policy choices and trade-offs for Unmanned aircraft systems Traffic Management (UTM): Insights from Europe and the United States. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2022. Vol. 157. P. 40–58. DOI: 10.1016/j.tra.2022.01.006.

Jazairy A., Persson E., Brho M., von Haartman R., Hilletofth P. Drones in last-mile delivery: a systematic literature review from a logistics management perspective. The International Journal of Logistics Management. 2025. Vol. 36, no. 7. P. 1–62. DOI: 10.1108/IJLM-04-2023-0149.

Kovalev I., Kovalev D., Astanakulov K., Podoplelova V., Voroshilova A., Shaporova Z. Cost-effectiveness analysis of the implementation of transport and technological cycles in the swarm use of agricultural UAVs. E3S Web of Conferences. 2024. Vol. 471. P. 04017. DOI: 10.1051/e3sconf/202447104017.

Filiopoulou E., Bardaki C., Nikolaidou M., Michalakelis C. Drone-as-a-Service for last-mile delivery: Evidence of economic viability. Economics of Transportation. 2025. Vol. 41. P. 100398. DOI: 10.1016/j.ecotra.2025.100398.

Elamin A., Abdelaziz N., El-Rabbany A. A GNSS/INS/LiDAR Integration Scheme for UAV-Based Navigation in GNSS-Challenging Environments. Sensors. 2022. Vol. 22, no. 24. P. 9908. DOI: 10.3390/s22249908.

Hamza V., Stopar B., Sterle O. та ін. Observations and positioning quality of low-cost GNSS receivers: a review. GPS Solutions. 2024. Vol. 28, no. 149. DOI: 10.1007/s10291-024-01686-8.

Wang A., Guo Y., Chen H. Sensor data fusion optimization in UAV integrated navigation based on matrix factorization. Array. 2025. Vol. 28. P. 100524. DOI: 10.1016/j.array.2025.100524.

Bilousova O., Omelchenko E., Makarchuk M., Mylovanov T. Ukraine's Drones Industry: Investments and Product Innovations. KSE Institute & Brave1. 2024. URL: https://kse.ua/wp-content/uploads/2024/10/241004-Brave1-report-v.1.pdf (date of application: 03.11.2025).

Tarek M., Zahran S., Oda E., Nafea S. Integrated INS/GNSS Navigation Systems: A Comprehensive Review of Filtering and AI-Based Fusion Techniques. Suez Canal Engineering, Energy and Environmental Science. 2025. Vol. 3. P. 17–30. DOI: 10.21608/sceee.2025.378670.1076.

Zhuang Y., Sun X., Li Y. та ін. Multi-sensor integrated navigation/positioning systems using data fusion: From analytics-based to learning-based approaches. Information Fusion. 2023. Vol. 95. P. 62–90. DOI: 10.1016/j.inffus.2023.01.025.

Negru S. A., Geragersian P., Petrunin I., Guo W. Resilient Multi-Sensor UAV Navigation with a Hybrid Federated Fusion Architecture. Sensors. 2024. Vol. 24, no. 3. P. 981. DOI: 10.3390/s24030981.

NAVigation innovation support programme Advisory Committee (NAVAC). PNT Vision 2035 White Paper. European Space Agency. 2024. URL: https://navisp.esa.int/uploads/files/documents/NAVAC%20White%20Paper%20May%202024.pdf (date of application: 03.11.2025).

National Telecommunications and Information Administration (NTIA). Inventory of Complementary, Alternative, and Augmentative PNT Solutions. U.S. Department of Commerce. 2025. URL: https://www.ntia.gov/sites/default/files/2025-05/inventory-of-pnt-solutions.pdf (date of application: 03.11.2025).

U.S. Department of Transportation (DOT). Complementary Positioning, Navigation, and Timing (PNT) Action Plan. 2023. URL: https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/2023-09/DOT%20Complementary%20PNT%20Action%20Plan_Final.pdf (date of application: 03.11.2025).

Nafar N., Fatemi M., Rezaei-Moghaddam K. Smart drone in sustainable agriculture: Evaluating four predictive models for technology adoption in Iran. Artificial Intelligence in Agriculture. 2025. DOI: 10.1016/j.iaia.2025.100594.

My Surveying Direct. ROI with DJI Enterprise. 2025. URL: https://www.mysurveyingdirect.com/blogs/surveying/roi-with-dji-enterprise?srsltid=AfmBOooJgB6pxju5c26El9EQwo_1aH5KNorpM9UTi6NbwN3egvKdyECx (date of application: 03.11.2025).

Panigati T., Zini M., Striccoli D. та ін. Drone-based bridge inspections: Current practices and future directions. Automation in Construction. 2025. Vol. 173. P. 106101. DOI: 10.1016/j.autcon.2025.106101.

European Economic and Social Committee (EESC). Opinion on ‘Drone strategy 2.0’ (Own-initiative opinion) (C/2023/858). Official Journal of the European Union, C series. 2023. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52023IE1646 (date of application: 03.11.2025).

DroneUA. Участь DroneUA в UCAB Agrotechnology 2024. 2024. URL: https://drone.ua/blogs/news/droneua-participation-in-ucab-agrotechnology-2024 (date of application: 03.11.2025).

Bonenberg L., Motella B., Paonni M., Fortuny Guasch J. An Assessment of the Future EU Complementary Position Navigation Time (C-PNT) Ecosystem. JRC Technical Report, EUR 31899 EN, Joint Research Centre, European Commission, Luxembourg. 2024. URL: https://data.europa.eu/doi/10.2760/681671 (date of application: 03.11.2025).

Lendon B. Ukraine's drone defense tech industry is booming amid warfare with Russia. Business Insider. 2025. URL: https://www.businessinsider.com/ukraine-drone-defense-tech-industry-warfare-russia-attacks-2025-4 (date of application: 03.11.2025).

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-05

Як цитувати

Мальований, В., Журід , В., Капінос, М., & Яковлєв, Р. (2025). СУЧАСНІ МЕТОДИ НАВІГАЦІЇ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ. Повітряна міць України, 2(9), 123–132. https://doi.org/10.33099/2786-7714-2025-2-9-123-132

Номер

Розділ

Інноваційні процеси у галузях авіації, автомобілебудування, РЕО, РЕТ, засобів зв’язку та АСУ, а також ІТ