Основну увагу приділено навігації МРП в динамічних середовищах, уникаючи перешкод при взаємодії з людьми в умовах обмежених ресурсів. У роботі проаналізовано обмеження наявних підходів до планування маршрутів для МРП, зокрема алгоритми A*, D*, DLite, M в умовах динамічних середовищ. Особливу увагу приділено оптимізації алгоритмів із застосуванням федеративного навчання, впроваджуючи штучний інтелект для підвищення продуктивності. Запропоновано метод визначення найкоротшого маршруту для МРП, в основу якого закладені класичні алгоритми знаходження оптимального маршруту в умовах статичних і динамічних перешкод з урахуванням обмежених ресурсів, зокрема залишкового заряду акумуляторної батареї та часу виконання поставленого завдання.