面向最大目标覆盖的无人机路径规划
机器人学
2014-03-13 v1 神经与进化计算
摘要
无人机（UAV）在军事和民用行动中的应用日益普及。有效调度这些昂贵飞行器所面临的挑战之一，是规划飞行路径以监测目标。本研究旨在开发一种算法，在考虑飞行航程限制的前提下，为有限数量的无人机生成路径规划方案，以覆盖最大数量的目标。针对这一实际优化问题，我们通过改进最大 - 最小蚁群系统（MMAS）算法设计了解决方案。为评估所提方法的成功率，我们还开发了一种基于最近邻（NN）启发式的替代方法。结果表明，与基于 NN 启发式的解决方案相比，所提出的 MMAS 方法显著增加了被覆盖目标的数量，证明了其有效性。
引用
@article{arxiv.1403.2906,
title = {Uav Route Planning For Maximum Target Coverage},
author = {Murat Karakaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.2906},
year = {2014}
}