論文の概要: Genetic Algorithm Based System for Path Planning with Unmanned Aerial Vehicles Swarms in Cell-Grid Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03433v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 16:24:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:18.860668
• Title: Genetic Algorithm Based System for Path Planning with Unmanned Aerial Vehicles Swarms in Cell-Grid Environments
• Title（参考訳）: セルグリッド環境における無人航空機群による経路計画のための遺伝的アルゴリズムベースシステム
• Authors: Alejandro Puente-Castro, Enrique Fernandez-Blanco, Daniel Rivero,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)の群集を自律的に制御するための経路計画法が勢いを増している。 自律的な運用は労働コストを大幅に削減できるため、現在では複数のUAVを自律的に制御する必要があるシナリオが増えている。 しかし、これらのシナリオの多くは、パスプランニングを複雑にする電力線や木などの障害を含む。 本稿では, 遺伝的アルゴリズムを用いた進化的システムを用いて, 障害のある環境におけるこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.72938925647165
• License:
• Abstract: Path Planning methods for autonomously controlling swarms of unmanned aerial vehicles (UAVs) are gaining momentum due to their operational advantages. An increasing number of scenarios now require autonomous control of multiple UAVs, as autonomous operation can significantly reduce labor costs. Additionally, obtaining optimal flight paths can lower energy consumption, thereby extending battery life for other critical operations. Many of these scenarios, however, involve obstacles such as power lines and trees, which complicate Path Planning. This paper presents an evolutionary computation-based system employing genetic algorithms to address this problem in environments with obstacles. The proposed approach aims to ensure complete coverage of areas with fixed obstacles, such as in field exploration tasks, while minimizing flight time regardless of map size or the number of UAVs in the swarm. No specific goal points or prior information beyond the provided map is required. The experiments conducted in this study used five maps of varying sizes and obstacle densities, as well as a control map without obstacles, with different numbers of UAVs. The results demonstrate that this method can determine optimal paths for all UAVs during full map traversal, thus minimizing resource consumption. A comparative analysis with other state-of-the-art approach is presented to highlight the advantages and potential limitations of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の群集を自律的に制御するための経路計画法は、運用上の優位性から勢いを増している。 自律的な運用は労働コストを大幅に削減できるため、現在では複数のUAVを自律的に制御する必要があるシナリオが増えている。 さらに、最適な飛行経路を得ることで、エネルギー消費を低減し、他の重要な操作のためのバッテリー寿命を延長することができる。 しかし、これらのシナリオの多くは、パスプランニングを複雑にする電力線や木などの障害を含む。 本稿では,遺伝的アルゴリズムを用いた進化的計算に基づくシステムを提案し,障害のある環境におけるこの問題に対処する。 提案手法は,地図のサイズやUAV数に関わらず,飛行時間を最小限に抑えつつ,フィールド探索タスクなどの固定障害物のある領域の完全なカバレッジを確保することを目的としている。 提供されたマップ以外の具体的なゴールポイントや事前情報は必要ない。 実験では, さまざまな大きさと障害物密度の5つのマップと, 障害物のない制御マップを用いて, 異なる数のUAVを用いて実験を行った。 その結果, 本手法は全航路における全UAVの最適経路を決定でき, 資源消費を最小化できることがわかった。 提案手法の利点と潜在的な限界を明らかにするために,他の最先端手法との比較分析を行った。

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