用于水产养殖监测的机器人路径规划算法
机器人学
2022-04-22 v1
摘要
aerial无人机具有快速高效监测大面积区域的巨大潜力。水产养殖是一个需要连续水质数据以成功养殖和收获鱼类的产业。混合空中水下机器人系统（HAUCS）旨在收集水产养殖池塘的水质数据，以降低农民的劳动力成本。将无人机路由以覆盖水产养殖农场中每个鱼塘可归约为车辆路径问题。我们创建了一个数据集来模拟农场中池塘的分布，并用于评估HAUCS路径规划算法（HPP）。将其性能与Google线性优化包（GLOP）和用于路由问题的图注意力模型（AM）进行比较。对于50至200个池塘，GLOP是最高效的求解器，但代价是运行时间长；而对于大于200个池塘的实例，HPP在解质量和运行时间上均优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2204.09753,
title = {Path Planning Algorithms for Robotic Aquaculture Monitoring},
author = {Anthony Davis and Srijita Mukherjee and Paul S. Wills and Bing Ouyang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09753},
year = {2022}
}