Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bypassing or flying above the obstacles? A novel multi-objective UAV path planning problem

論文の概要: Bypassing or flying above the obstacles? A novel multi-objective UAV path planning problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08279v1
Date: Sun, 12 Apr 2020 13:42:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 05:42:04.399387
Title: Bypassing or flying above the obstacles? A novel multi-objective UAV path planning problem
Title（参考訳）: 障害物をバイパスするか上空を飛ぶか? 新規多目的UAV経路計画問題
Authors: Mahmoud Golabi, Soheila Ghambari, Julien Lepagnot, Laetitia Jourdan, Mathieu Brevilliers, Lhassane Idoumghar
Abstract要約: 本研究では,衝突のない離散型ドローン経路計画問題に対する新しい整数プログラミングモデルを提案する。本研究は, 障害物をバイパスしたり, 上空を飛んだりする可能性を考慮して, 経路長, エネルギー消費, 最大経路リスクを同時に最小化することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study proposes a novel multi-objective integer programming model for a collision-free discrete drone path planning problem. Considering the possibility of bypassing obstacles or flying above them, this study aims to minimize the path length, energy consumption, and maximum path risk simultaneously. The static environment is represented as 3D grid cells. Due to the NP-hardness nature of the problem, several state-of-theart evolutionary multi-objective optimization (EMO) algorithms with customized crossover and mutation operators are applied to find a set of non-dominated solutions. The results show the effectiveness of applied algorithms in solving several generated test cases.
Abstract（参考訳）: 本研究では,衝突のない離散ドローン経路計画問題に対する多目的整数計画モデルを提案する。本研究は,障害物をバイパスしたり,上空を飛行する可能性を考慮して,経路長,エネルギー消費,最大経路リスクを同時に最小化することを目的とする。静的環境は3Dグリッドセルとして表現される。この問題のNP硬度の性質から、クロスオーバーと突然変異演算子をカスタマイズした最先端の進化的多目的最適化(EMO)アルゴリズムを適用し、非支配的な解の集合を求める。その結果,複数の生成したテストケースの解法において,適用アルゴリズムの有効性が示された。

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