論文の概要: Ant Colony Optimization for Cooperative Inspection Path Planning Using
Multiple Unmanned Aerial Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08246v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 06:20:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 16:16:48.160219
- Title: Ant Colony Optimization for Cooperative Inspection Path Planning Using
Multiple Unmanned Aerial Vehicles
- Title（参考訳）: 複数の無人航空機を用いた共同点検経路計画のためのantコロニー最適化
- Authors: Duy Nam Bui, Thuy Ngan Duong, Manh Duong Phung
- Abstract要約: 本稿では無人航空機(UAV)の協調経路計画問題に対処する新しい群知能に基づくアプローチを提案する。
このアプローチでは、UAVの視点を生成するために構造の3Dモデルを使用する。
実構造物の3次元モデルを用いた実験を行い,提案手法の性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a new swarm intelligence-based approach to deal with the
cooperative path planning problem of unmanned aerial vehicles (UAVs), which is
essential for the automatic inspection of infrastructure. The approach uses a
3D model of the structure to generate viewpoints for the UAVs. The calculation
of the viewpoints considers the constraints related to the UAV formation model,
camera parameters, and requirements for data post-processing. The viewpoints
are then used as input to formulate the path planning as an extended traveling
salesman problem and the definition of a new cost function. Ant colony
optimization is finally used to solve the problem to yield optimal inspection
paths. Experiments with 3D models of real structures have been conducted to
evaluate the performance of the proposed approach. The results show that our
system is not only capable of generating feasible inspection paths for UAVs but
also reducing the path length by 29.47\% for complex structures when compared
with another heuristic approach. The source code of the algorithm can be found
at https://github.com/duynamrcv/aco_3d_ipp.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,インフラの自動検査に不可欠な無人航空機(uavs)の協調経路計画問題に対処するための,新たなswarm intelligenceに基づくアプローチを提案する。
このアプローチでは、UAVの視点を生成するために構造の3Dモデルを使用する。
視点の計算は、UAV生成モデル、カメラパラメータ、データ後処理の要件に関連する制約を考慮する。
そして、その視点を入力として、経路計画を延長販売マン問題として定式化し、新たなコスト関数を定義する。
antコロニー最適化は最終的に、最適な検査パスを得るための問題を解決するために使用される。
実構造物の3次元モデルを用いた実験を行い,提案手法の性能評価を行った。
以上の結果から,本システムはUAVの検査パスを生成するだけでなく,他のヒューリスティック手法と比較して複雑な構造に対してパス長を29.47 %削減できることがわかった。
アルゴリズムのソースコードはhttps://github.com/duynamrcv/aco_3d_ippにある。
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