השיטה משפרת את התכנון למשימות על ידי מל"טים מרובים, משפרת את היעילות ומאפשרת יישומים כמו בדיקת תשתיות וניטור סביבתי.
כלי טיס בלתי מאוישים (מל"טים), או מל"טים, הוכיחו את התועלת שלהם ביישומים שונים, כולל ניטור סביבתי, חקלאות, חיפוש והצלה וצילום אווירי. נכון לעכשיו, משימות אלו מבוצעות בעיקר על ידי מל"טים בודדים, אך יש עניין גובר בשימוש בצוותים של מל"טים אוטונומיים או חצי אוטונומיים כדי לכסות שטחים גדולים יותר ביעילות רבה יותר. חוקרים מפתחים טכנולוגיות כדי לאפשר פריסה ותיאום בו-זמנית של מל"טים מרובים ליכולות משימות משופרות.
חוקרי האוניברסיטה הטכנית הצ'כית הציגו שיטה חדשה לתכנון מסלולי מינימום אנרגיה עבור צוותי מל"טים. גישה זו מתייחסת ליכולות הסוללה של הרחפנים כדי למזער את צריכת האנרגיה ולמטב את מהירות הטיסה, מה שמאפשר עבודת צוות יעילה בסביבות משימה.
הצוות שאף ליצור מודל חישובי שמתאם מל"טים מרובים כדי להשיג כיסוי יעיל באנרגיה במהלך משימות. בניגוד למסגרות קודמות, הגישה שלהם לוקחת בחשבון מהירויות טיסה אופטימליות ומגבלות סוללה בודדות של צוות המל"טים.
החוקרים ניגשו להקצאת תאים למל"טים ולתכנון המשימה שלהם על ידי ניסוח הבעיה כבעיית מכירות נוסע מרובה (MS-TSP). בעיה מתמטית זו מקבילה לתרחיש שבו אנשי מכירות מרובים חייבים לבקר בערים מקובצות בסטים, לבקר בכל סט פעם אחת לפני שהם חוזרים לנקודת ההתחלה שלהם, הכל במחיר מינימלי של נסיעה.
החוקרים בדקו את הגישה שלהם בסימולציות ובניסוי בעולם האמיתי, ופרסו אותה על צוות מזל"ט כדי לנטר אזור מוגדר. השיטה שלהם עלתה על הגישות הקודמות, הגבירה את מהירות הכיסוי והפחיתה את צריכת האנרגיה בעד 40.4%.
הגישה החדשה ממחקר זה יכולה לאפשר שימוש בצוותי מל"טים בתרחישים בעולם האמיתי, במיוחד עבור משימות הדורשות זמני טיסה ממושכים כמו בדיקת תשתית, חקלאות מדויקת וניטור סביבתי. Nekovář ועמיתיו הפכו את הקוד הבסיסי לזמין ב-GitHub לחוקרים אחרים ליישם ולבדוק.
במחקרים עתידיים, הם שואפים לשפר את הגישה שלהם לתכנון כיסוי מל"טים בתלת מימד ולשלב אי ודאות לוקליזציה. הם גם מתכוונים לאפשר טעינה והחלפה של מל"טים במהלך משימות, להאריך את אורך חיי הסוללה של הצוות ולאפשר משימות ארוכות יותר.