論文の概要: Navigation Variable-based Multi-objective Particle Swarm Optimization for UAV Path Planning with Kinematic Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03261v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 16:07:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:49.575408
• Title: Navigation Variable-based Multi-objective Particle Swarm Optimization for UAV Path Planning with Kinematic Constraints
• Title（参考訳）: 運動制約を考慮したUAV経路計画のためのナビゲーション変数に基づく多目的粒子群最適化
• Authors: Thi Thuy Ngan Duong, Duy-Nam Bui, Manh Duong Phung,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、UAVがタスクを完了するために従わなければならない経路を決定するため、経路計画が不可欠である。 この研究は、ナビゲーション変数に基づく多目的粒子群最適化(NMOPSO)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。 このアルゴリズムは、航法変数に基づく新しい経路表現を特徴とし、キネマティック制約を含み、UAVの操作可能な特性を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License:
• Abstract: Path planning is essential for unmanned aerial vehicles (UAVs) as it determines the path that the UAV needs to follow to complete a task. This work addresses this problem by introducing a new algorithm called navigation variable-based multi-objective particle swarm optimization (NMOPSO). It first models path planning as an optimization problem via the definition of a set of objective functions that include optimality and safety requirements for UAV operation. The NMOPSO is then used to minimize those functions through Pareto optimal solutions. The algorithm features a new path representation based on navigation variables to include kinematic constraints and exploit the maneuverable characteristics of the UAV. It also includes an adaptive mutation mechanism to enhance the diversity of the swarm for better solutions. Comparisons with various algorithms have been carried out to benchmark the proposed approach. The results indicate that the NMOPSO performs better than not only other particle swarm optimization variants but also other state-of-the-art multi-objective and metaheuristic optimization algorithms. Experiments have also been conducted with real UAVs to confirm the validity of the approach for practical flights. The source code of the algorithm is available at https://github.com/ngandng/NMOPSO.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、UAVがタスクを完了するために従わなければならない経路を決定するため、経路計画が不可欠である。 本研究はナビゲーション変数に基づく多目的粒子群最適化(NMOPSO)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入することでこの問題に対処する。 まず、UAV運用における最適性と安全性要件を含む目的関数セットの定義を通じて、最適化問題としての経路計画をモデル化する。 NMOPSO はパレート最適解によってこれらの関数を最小化するために用いられる。 このアルゴリズムは、航法変数に基づく新しい経路表現を特徴とし、キネマティック制約を含み、UAVの操作可能な特性を利用する。 また、より優れたソリューションのために、Swarmの多様性を高める適応的な突然変異機構も備えている。 提案手法をベンチマークするために,様々なアルゴリズムとの比較を行った。 その結果、NMOPSOは、他の粒子群最適化変種だけでなく、最先端の多目的・メタヒューリスティック最適化アルゴリズムよりも優れた性能を示した。 実際のUAVを用いて、実際の飛行に対するアプローチの有効性を確認する実験も行われている。 アルゴリズムのソースコードはhttps://github.com/ngandng/NMOPSOで公開されている。

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