Аннотация. В работе предложен алгоритм планирования маршрутов облёта сельскохозяйственных полей с препятствиями для решения задач точного земледелия. Алгоритм можно применять как в задачах обработки, так и в задачах мониторинга полей. В отличие от классических методов, которые ограничиваются простым зигзагообразным обходом (Zamboni) и элементарным обходом препятствий по периметру, данный алгоритм учитывает наличие парка разнородных беспилотных летательных аппаратов (разного типа, дальности, стоимости, скорости) и движущейся наземной платформы, обеспечивающей энергией и необходимыми ресурсами процесс выполнения облета. Взлёт и посадка дронов осуществляется в различных точках вдоль дороги, которая обычно огибает поле. Ключевым нововведением является двухэтапная процедура оптимизации: сначала формируется случайный набор разбиений поля на несколько подмногоугольников с заданными долями площади (учитывая внутренние препятствия), а затем, для оптимального варианта разбиения, запускается генетический алгоритм, оптимизирующий параметры облёта (угол пролёта, точку входа, состав и порядок запуска дронов и маршрут платформы). Оптимизация достигается за счёт более локализованного обхода отдельных частей поля (каждый участок обслуживается подходящим типом дрона), а также гибкого перемещения наземной платформы, сокращающей бесполезные перелёты. Численные эксперименты показывают, что в зависимости от размера препятствия и размера поля достигается сокращение стоимости облетов на 12-15%. В заключительной части статьи обсуждаются перспективы развития решения, включая учёт трёхмерного рельефа, динамических факторов (изменение погодных условий, остановка дрона по техническим причинам) и автоматическое предотвращение коллизий на пересекающихся участках маршрутов.

Ключевые слова: Алгоритм покрытия, беспилотные летательные аппараты, генетический алгоритм, планирование полетов, искусственный интеллект.