論文の概要: Optimizing Fault-Tolerant Quality-Guaranteed Sensor Deployments for UAV
Localization in Critical Areas via Computational Geometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06667v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 17:58:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 14:49:59.585201
- Title: Optimizing Fault-Tolerant Quality-Guaranteed Sensor Deployments for UAV
Localization in Critical Areas via Computational Geometry
- Title（参考訳）: 計算幾何学による臨界領域におけるUAV位置推定のための耐故障性センサ配置の最適化
- Authors: Marco Esposito and Toni Mancini and Enrico Tronci
- Abstract要約: 小型の無人航空機(UAV)は、空港、発電所、政府や軍事施設などの重要な地域に深刻な脅威をもたらす。
本稿では,UAVローカライゼーションのための三角センサの展開を計算し,複数のセンサ品質レベルのカバレッジ,コスト効率,耐故障性などの指標を最適化する。
我々は,2つの大きな3D臨界領域,ローマレオナルド・ダ・ヴィンチ国際空港(FCO)とウィーン国際空港(VIC)におけるUAVローカライゼーションのための最適なセンサ配置を計算し,我々のアプローチの実現可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The increasing spreading of small commercial Unmanned Aerial Vehicles (UAVs,
aka drones) presents serious threats for critical areas such as airports, power
plants, governmental and military facilities. In fact, such UAVs can easily
disturb or jam radio communications, collide with other flying objects, perform
espionage activity, and carry offensive payloads, e.g., weapons or explosives.
A central problem when designing surveillance solutions for the localization of
unauthorized UAVs in critical areas is to decide how many triangulating sensors
to use, and where to deploy them to optimise both coverage and cost
effectiveness.
In this article, we compute deployments of triangulating sensors for UAV
localization, optimizing a given blend of metrics, namely: coverage under
multiple sensing quality levels, cost-effectiveness, fault-tolerance. We focus
on large, complex 3D regions, which exhibit obstacles (e.g., buildings),
varying terrain elevation, different coverage priorities, constraints on
possible sensors placement. Our novel approach relies on computational geometry
and statistical model checking, and enables the effective use of off-the-shelf
AI-based black-box optimizers. Moreover, our method allows us to compute a
closed-form, analytical representation of the region uncovered by a sensor
deployment, which provides the means for rigorous, formal certification of the
quality of the latter.
We show the practical feasibility of our approach by computing optimal sensor
deployments for UAV localization in two large, complex 3D critical regions, the
Rome Leonardo Da Vinci International Airport (FCO) and the Vienna International
Center (VIC), using NOMAD as our state-of-the-art underlying optimization
engine. Results show that we can compute optimal sensor deployments within a
few hours on a standard workstation and within minutes on a small parallel
infrastructure.
- Abstract（参考訳）: 小型商用無人航空機(UAV、別名ドローン)の普及は、空港、発電所、政府や軍事施設などの重要な領域に深刻な脅威をもたらす。
実際、そのようなUAVは無線通信を妨害したり妨害したり、他の飛行物体と衝突したり、スパイ活動を行ったり、兵器や爆発物などの攻撃的なペイロードを運ぶことができる。
重要な領域における未許可のuavのローカライズのための監視ソリューションを設計する際の中心的な問題は、使用する三角測量センサーの数と、適用範囲とコスト効率の両方を最適化するための配置場所を決定することである。
本稿では,UAVローカライゼーションのための三角センサの展開を計算し,複数のセンサ品質レベルのカバレッジ,コスト効率,耐故障性などの指標を最適化する。
私たちは、大きな複雑な3d領域に注目し、障害物(例えば建物)、地形の高度の変化、カバーの優先度の相違、センサー配置の制約などを示します。
新しいアプローチは計算幾何学と統計モデルチェックに依存しており、既製のaiベースのブラックボックスオプティマイザを効果的に利用できる。
さらに,センサ配置によって検出された領域のクローズドフォームな解析表現を計算し,後者の品質を厳密かつ形式的に証明する手段を提供する。
我々は,2つの大規模かつ複雑な3D臨界領域,ローマレオナルド・ダ・ヴィンチ国際空港 (FCO) とウィーン国際空港 (VIC) におけるUAVローカライゼーションのための最適なセンサ配置を計算し,その実現可能性を示す。
その結果,標準的なワークステーションでは数時間以内に,小さな並列インフラストラクチャでは数分以内に,センサの配置を最適に計算できることがわかった。
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