論文の概要: Continuous World Coverage Path Planning for Fixed-Wing UAVs using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08382v1
• Date: Tue, 13 May 2025 09:29:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.504398
• Title: Continuous World Coverage Path Planning for Fixed-Wing UAVs using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた固定翼UAVの連続世界被覆経路計画
• Authors: Mirco Theile, Andres R. Zapata Rodriguez, Marco Caccamo, Alberto L. Sangiovanni-Vincentelli,
• Abstract要約: 無人航空機 (UAV) カバー・パス・プランニング (CPP) は、精密農業や捜索救助などの応用において重要である。 連続環境におけるUAV CPP問題を定式化し、完全カバレッジを確保しつつ消費電力を最小化する。 提案手法は, 曲率制約付きB'ezier曲線を用いた可変サイズ軸整形矩形とUAV運動を用いて環境をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.851013539976943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Coverage Path Planning (CPP) is critical for applications such as precision agriculture and search and rescue. While traditional methods rely on discrete grid-based representations, real-world UAV operations require power-efficient continuous motion planning. We formulate the UAV CPP problem in a continuous environment, minimizing power consumption while ensuring complete coverage. Our approach models the environment with variable-size axis-aligned rectangles and UAV motion with curvature-constrained B\'ezier curves. We train a reinforcement learning agent using an action-mapping-based Soft Actor-Critic (AM-SAC) algorithm employing a self-adaptive curriculum. Experiments on both procedurally generated and hand-crafted scenarios demonstrate the effectiveness of our method in learning energy-efficient coverage strategies.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機 (UAV) カバー・パス・プランニング (CPP) は、精密農業や捜索救助などの応用において重要である。 従来の手法はグリッドベースの離散表現に依存しているが、現実のUAV操作は電力効率のよい連続的な動作計画を必要とする。 連続環境におけるUAV CPP問題を定式化し、完全カバレッジを確保しつつ消費電力を最小化する。 提案手法は, 曲率制約付きB'ezier曲線を用いた可変サイズ軸整形矩形とUAV運動を用いて環境をモデル化する。 我々は,自己適応型カリキュラムを用いて,アクションマッピングに基づくソフトアクター・クリティカル(AM-SAC)アルゴリズムを用いて強化学習エージェントを訓練する。 手続き的に生成されたシナリオと手作りシナリオの両方の実験は、エネルギー効率の高いカバレッジ戦略の学習における本手法の有効性を実証している。

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