論文の概要: Safe Path Planning and Observation Quality Enhancement Strategy for Unmanned Aerial Vehicles in Water Quality Monitoring Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21375v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 14:26:20 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 12:07:32.744996
• Title: Safe Path Planning and Observation Quality Enhancement Strategy for Unmanned Aerial Vehicles in Water Quality Monitoring Tasks
• Title（参考訳）: 水質モニタリング作業における無人航空機の安全経路計画と監視品質向上戦略
• Authors: Yuanshuang Fu, Qianyao Wang, Qihao Wang, Bonan Zhang, Jiaxin Zhao, Yiming Cao, Zhijun Li,
• Abstract要約: スペクトルリモートセンシング技術は水質モニタリングに広く利用されている。 動的環境において、影やスペクトル反射のような様々な照明条件は、厳しいスペクトル歪みを引き起こす。 本稿では,動的光と影乱れ回避のための能動経路計画法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.258114996625529
• License:
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicle (UAV) spectral remote sensing technology is widely used in water quality monitoring. However, in dynamic environments, varying illumination conditions, such as shadows and specular reflection (sun glint), can cause severe spectral distortion, thereby reducing data availability. To maximize the acquisition of high-quality data while ensuring flight safety, this paper proposes an active path planning method for dynamic light and shadow disturbance avoidance. First, a dynamic prediction model is constructed to transform the time-varying light and shadow disturbance areas into three-dimensional virtual obstacles. Second, an improved Interfered Fluid Dynamical System (IFDS) algorithm is introduced, which generates a smooth initial obstacle avoidance path by building a repulsive force field. Subsequently, a Model Predictive Control (MPC) framework is employed for rolling-horizon path optimization to handle flight dynamics constraints and achieve real-time trajectory tracking. Furthermore, a Dynamic Flight Altitude Adjustment (DFAA) mechanism is designed to actively reduce the flight altitude when the observable area is narrow, thereby enhancing spatial resolution. Simulation results show that, compared with traditional PID and single obstacle avoidance algorithms, the proposed method achieves an obstacle avoidance success rate of 98% in densely disturbed scenarios, significantly improves path smoothness, and increases the volume of effective observation data by approximately 27%. This research provides an effective engineering solution for precise UAV water quality monitoring in complex illumination environments.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)スペクトルリモートセンシング技術は水質監視に広く利用されている。 しかし、動的な環境では、影やスペクトル反射(サングリント)のような様々な照明条件が激しいスペクトル歪みを引き起こすため、データの可用性が低下する。 本稿では,飛行安全性を確保しつつ,高品質なデータの取得を最大化するために,ダイナミック光と影乱れ回避のためのアクティブパス計画法を提案する。 まず、時間変化した光と影の乱れ領域を3次元仮想障害物に変換するために、動的予測モデルを構築した。 第二に、改良された干渉流体力学系(IFDS)アルゴリズムを導入し、反発力場を構築することで、スムーズな初期障害物回避経路を生成する。 モデル予測制御(MPC)フレームワークは、飛行のダイナミックス制約に対処し、リアルタイムな軌道追跡を実現するために、ローリング・水平経路最適化に使用される。 さらに、ダイナミックフライト高度調整(DFAA)機構は、観測可能な領域が狭い場合の飛行高度を積極的に低減し、空間分解能を高めるように設計されている。 シミュレーションの結果、従来のPIDや単一障害物回避アルゴリズムと比較して、密集したシナリオでは98%の障害物回避成功率を実現し、経路の滑らか性を大幅に改善し、有効観測データの量を約27%向上した。 本研究は, 複雑な照明環境下でのUAV水質モニタリングに有効な技術ソリューションを提供する。

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