論文の概要: Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10033v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 06:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 19:45:06.164769
• Title: Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization
• Title（参考訳）: 球面ベクトルを用いた粒子群最適化による安全向上型UAV経路計画
• Authors: Manh Duong Phung and Quang Phuc Ha
• Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)の経路計画問題に対処するため,球面ベクトルベース粒子群最適化 (SPSO) という新しいアルゴリズムを提案する。 コスト関数が最初に定式化され、経路計画がUAVの実用的で安全な運用に必要な要件と制約を組み込んだ最適化問題に変換される。 SPSOは、UAVの構成空間を効率的に探索することでコスト関数を最小化する最適経路を見つけるために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.076419064097734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new algorithm named spherical vector-based particle swarm optimization (SPSO) to deal with the problem of path planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) in complicated environments subjected to multiple threats. A cost function is first formulated to convert the path planning into an optimization problem that incorporates requirements and constraints for the feasible and safe operation of the UAV. SPSO is then used to find the optimal path that minimizes the cost function by efficiently searching the configuration space of the UAV via the correspondence between the particle position and the speed, turn angle and climb/dive angle of the UAV. To evaluate the performance of SPSO, eight benchmarking scenarios have been generated from real digital elevation model maps. The results show that the proposed SPSO outperforms not only other particle swarm optimization (PSO) variants including the classic PSO, phase angle-encoded PSO and quantum-behave PSO but also other state-of-the-art metaheuristic optimization algorithms including the genetic algorithm (GA), artificial bee colony (ABC), and differential evolution (DE) in most scenarios. In addition, experiments have been conducted to demonstrate the validity of the generated paths for real UAV operations. Source code of the algorithm can be found at https://github.com/duongpm/SPSO.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)の複雑な環境における経路計画問題に対処するために,球面ベクトルベース粒子群最適化 (SPSO) という新しいアルゴリズムを提案する。 コスト関数が最初に定式化され、経路計画がUAVの実用的で安全な運用に必要な要件と制約を組み込んだ最適化問題に変換される。 次に、SPSOを用いて、UAVの粒子位置と速度、回転角、上昇角の対応により、UAVの構成空間を効率的に探索することにより、コスト関数を最小化する最適経路を求める。 SPSOの性能を評価するため、実際のデジタル標高モデルマップから8つのベンチマークシナリオが作成されている。 その結果,SPSOは従来のPSOや位相角符号化PSO,量子挙動PSOなど他の粒子群最適化(PSO)だけでなく,遺伝的アルゴリズム(GA),人工蜂コロニー(ABC),微分進化(DE)など,最先端のメタヒューリスティック最適化アルゴリズムよりも優れていた。 さらに, 実際のUAV運用において, 生成経路の有効性を示す実験を行った。 アルゴリズムのソースコードはhttps://github.com/duongpm/SPSOにある。

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