論文の概要: Optimal UGV-UAV Cooperative Partitioning and Inspection of Shortest Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25284v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 06:47:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.741288
• Title: Optimal UGV-UAV Cooperative Partitioning and Inspection of Shortest Paths
• Title（参考訳）: 最短経路の最適UGV-UAV協調分割と検査
• Authors: Ninh Nguyen, Srinivas Akella,
• Abstract要約: 本研究では,無人航空機(UAV)を介する無人地上車両(UGV)の道路封鎖のない環境下での協調的最短経路計画について検討した。 本稿では,UGVに経路プレフィックス検査を割り当て,UAVに経路サフィックス検査を割り当てる最適経路分割戦略を提案する。 提案手法は,UGV走行時間を最大30%短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.941630596191806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study cooperative shortest path planning for an unmanned ground vehicle (UGV) assisted by an unmanned aerial vehicle (UAV) in environments with unknown road blockages that are only discovered when a robot reaches the damaged point. This formulation generalizes the original Canadian Traveller Problem (CTP), which assumes a single ground vehicle and that the traversability status of all incident edges is revealed upon arrival at a vertex. We first analyze the case where the start and the goal are connected by $k$ disjoint paths, and prove that the worst-case competitive ratio $ρ$ for a single UGV is $2k-1$. With UAV assistance, and under the simplifying assumption of negligible initial transit and deadheading UAV costs, the ratio improves to $ρ= 2\frac{v_G}{v_A + v_G}k - 1$, where $v_G$ and $v_A$ denote the UGV and UAV speed, respectively. To address general graphs and non-negligible UAV initial transit and deadheading costs, we present an optimal path partitioning strategy that assigns path prefix inspection to the UGV and path suffix inspection to the UAV, and prove the optimality of the UAV inspection strategy on general graphs. We evaluate our algorithm by performing experiments on road networks from the world's 50 most populous cities, with randomized blockages, and show that the proposed method reduces UGV travel times by up to 30%.
• Abstract（参考訳）: ロボットが損傷地点に到達したときにのみ発見される未知の道路封鎖のある環境で無人航空機(UAV)が支援する無人地上車両(UGV)の協調的最短経路計画について検討した。 この定式化は、最初のカナダ旅行問題(CTP)を一般化し、単一の地上車両を仮定し、全ての入射端の走行状態が頂点に到着すると明らかになる。 まず、スタートとゴールが接続された場合を$k$不整合経路で分析し、最悪の場合のUGVの競合比$ρ$が$2k-1$であることを証明する。 UAVアシストでは、無視できる初期通過とデッドヘッドのUAVコストの仮定が単純化され、この比は$ρ=2\frac{v_G}{v_A + v_G}k - 1$に改善され、$v_G$と$v_A$はそれぞれUGVとUAVの速度を表す。 一般グラフと非無視型UAV初期通過とデッドヘッドコストに対処するため,UGVにパスプレフィックス検査を割り当て,UAVにパスサフィックス検査を割り当て,一般グラフ上でのUAV検査戦略の最適性を証明する最適経路分割戦略を提案する。 本研究では,世界50大都市における道路ネットワーク実験をランダム化ブロックを用いて実施することにより,UGVの走行時間を最大30%削減できることを示す。

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