論文の概要: PDSR: Efficient UAV Deployment for Swift and Accurate Post-Disaster Search and Rescue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22982v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 12:46:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:27.741994
• Title: PDSR: Efficient UAV Deployment for Swift and Accurate Post-Disaster Search and Rescue
• Title（参考訳）: PDSR: Swiftの効率的なUAVデプロイと、ディザスタ後の検索とレスキューの正確化
• Authors: Alaa Awad Abdellatif, Ali Elmancy, Amr Mohamed, Ahmed Massoud, Wadha Lebda, Khalid K. Naji,
• Abstract要約: 本稿では,PDSR(Post-Disaster Search and Rescue)のための包括的フレームワークを提案する。 この概念の中心は、多様なセンシング、通信、情報機能を備えたUAVスワムの迅速な展開である。 提案手法は従来の手法よりもはるかに高速に損傷領域の完全なカバレッジを実現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.367791790578455
• License:
• Abstract: This paper introduces a comprehensive framework for Post-Disaster Search and Rescue (PDSR), aiming to optimize search and rescue operations leveraging Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The primary goal is to improve the precision and availability of sensing capabilities, particularly in various catastrophic scenarios. Central to this concept is the rapid deployment of UAV swarms equipped with diverse sensing, communication, and intelligence capabilities, functioning as an integrated system that incorporates multiple technologies and approaches for efficient detection of individuals buried beneath rubble or debris following a disaster. Within this framework, we propose architectural solution and address associated challenges to ensure optimal performance in real-world disaster scenarios. The proposed framework aims to achieve complete coverage of damaged areas significantly faster than traditional methods using a multi-tier swarm architecture. Furthermore, integrating multi-modal sensing data with machine learning for data fusion could enhance detection accuracy, ensuring precise identification of survivors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)を利用した検索・救助作業の最適化を目的とした,PDSR(Post-Disaster Search and Rescue)のための総合的なフレームワークを提案する。 第一の目的は、特に様々な破滅的なシナリオにおいて、センシング能力の精度と可用性を改善することである。 この概念の中心は、多様な感知、通信、情報機能を備えたUAV群集の迅速な展開であり、災害後に瓦や破片の下に埋もれた個人を効率的に検出するための複数の技術とアプローチを組み込んだ統合システムとして機能する。 本フレームワークでは,現実の災害シナリオにおける最適性能を確保するため,アーキテクチャソリューションを提案し,関連する課題に対処する。 提案フレームワークは,複数階層のSwarmアーキテクチャを用いて,従来の手法よりもはるかに高速に損傷領域の完全なカバレッジを実現することを目的としている。 さらに、データ融合のための機械学習とマルチモーダルセンシングデータの統合により、検出精度が向上し、生存者の正確な識別が保証される。

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