灾害环境下有限续航的多无人机覆盖路径规划
机器人学
2022-02-23 v2 多智能体系统
摘要
对于洪水和地震等场景，灾害区域面积大，救援时间紧迫。多无人机探索比单无人机更高效。现有的无人机探索工作被建模为覆盖路径规划（Coverage Path Planning, CPP）任务，以在有障碍物的情况下实现区域的全覆盖。然而，无人机的续航能力有限，且救援时间紧迫。因此，即使使用多架无人机也无法及时完成灾害区域的全覆盖。为此，本文基于灾害区域的先验热力图，提出了一个多智能体续航受限的覆盖路径规划（MAEl-CPP）问题，要求在有限能量下探索更有价值的区域。此外，我们提出了一种针对MAEl-CPP问题的路径规划算法，通过卫星或航空遥感图像对可能的灾害区域按重要性进行排序，并根据重要性等级完成路径规划。实验结果表明，我们提出的算法在搜索效率上至少是现有方法的两倍。
引用
@article{arxiv.2201.10150,
title = {Multi-UAV Coverage Planning with Limited Endurance in Disaster Environment},
author = {Hongyu Song and Jincheng Yu and Jiantao Qiu and Zhixiao Sun and Kuijun Lang and Qing Luo and Yuan Shen and Yu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10150},
year = {2022}
}