論文の概要: Enhanced Teaching-Learning-based Optimization for 3D Path Planning of Multicopter UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15913v1
• Date: Tue, 31 May 2022 16:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 16:09:31.252289
• Title: Enhanced Teaching-Learning-based Optimization for 3D Path Planning of Multicopter UAVs
• Title（参考訳）: マルチコプターUAVの3次元経路計画のための教師学習による最適化
• Authors: Van Truong Hoang and Manh Duong Phung
• Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)の新しい経路計画アルゴリズムを提案する。 まず,UAVの移動と安全操作の制約と経路長の要件を組み込んだ目的関数を定義する。 次に, 目的関数の定式化を最小化するために, Multi-subject TLBO というアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new path planning algorithm for unmanned aerial vehicles (UAVs) based on the teaching-learning-based optimization (TLBO) technique. We first define an objective function that incorporates requirements on the path length and constraints on the movement and safe operation of UAVs to convert the path planning into an optimization problem. The optimization algorithm named Multi-subject TLBO is then proposed to minimize the formulated objective function. The algorithm is developed based on TLBO but enhanced with new operations including mutation, elite selection and multi-subject training to improve the solution quality and speed up the convergence rate. Comparison with state-of-the-art algorithms and experiments with real UAVs have been conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm. The results confirm its validity and effectiveness in generating optimal, collision-free and flyable paths for UAVs in complex operating environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Linging-learning-based optimization (TLBO) に基づく無人航空機(UAV)の経路計画アルゴリズムを提案する。 まず,経路長の要件と移動に対する制約,および経路計画を最適化問題に変換するためのuavの安全な操作を組み込んだ目的関数を定義する。 次に、定式化された目的関数を最小化するためにマルチサブジェクトtlboという最適化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはtlboに基づいて開発されているが、突然変異、エリート選択、マルチサブジェクトトレーニングなどの新しい操作により、ソリューションの品質向上と収束速度の向上が図られている。 提案アルゴリズムの性能を評価するために,最先端のアルゴリズムと実際のUAVを用いた実験を行った。 その結果, 複雑な運用環境下でのUAVの最適・無衝突・飛行可能経路の生成の有効性と有効性を確認した。

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