論文の概要: Autonomous UAV Route Planning for Coverage Maximization in Environmental Monitoring: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13054v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 22:19:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-19 21:54:20.415138
• Title: Autonomous UAV Route Planning for Coverage Maximization in Environmental Monitoring: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 環境モニタリングにおける隠蔽最大化のための自律型UAV経路計画:システム文献レビュー
• Authors: Sebastian Jouannet-Contreras, Carola Figueroa-Flores,
• Abstract要約: 本稿では,自律型UAV経路計画に関する体系的な文献レビューのプロトコルと予備的結果について報告する。 レビューはPRISMA 2020フレームワークに従い、2015年から2026年の間に出版された研究のためのScoopsとWeb of Scienceを検索する。 このプロトコルは、パス計画、カバレッジパス計画、情報パス計画に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Environmental monitoring with unmanned aerial vehicles (UAVs) requires route planning methods that maximize covered area while handling energy limits, operational constraints, and geometric complexity. This paper reports the protocol and preliminary results of an ongoing systematic literature review (SLR) on autonomous UAV route planning for coverage-oriented environmental monitoring. The review follows the PRISMA 2020 framework and searches Scopus and Web of Science for studies published between 2015 and 2026. The protocol focuses on path planning, coverage path planning, and informative path planning, with emphasis on algorithmic families, coverage and energy metrics, obstacle handling, geometric environment representations, and environmental constraints. At the current stage, 562 records have been identified, 161 duplicates have been removed, and 401 unique records have been screened by title, abstract, and keywords. From these, 247 studies were retained for full-text eligibility assessment (235 eligible and 12 borderline records to be resolved during full-text review). A preliminary analysis of the retained studies suggests strong concentration on coverage-oriented formulations, multi-UAV coordination, and energy-aware optimization, while fewer studies explicitly address weather, uncertainty, or obstacle-rich environments. Most retained studies rely on simulation-based validation, highlighting a potential simulation-to-reality gap, and recent publications show increasing interest in reinforcement learning, hybrid optimization, and geometry-aware planning. These early findings indicate an active but fragmented research landscape and support the need for a structured synthesis to identify mature techniques and unresolved gaps for realistic environmental monitoring missions.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)による環境モニタリングには、エネルギー限界、運用上の制約、幾何学的複雑さを扱いながら、カバー領域を最大化する経路計画手法が必要である。 本稿では,環境モニタリングのための自律型UAV経路計画について,現在進行中の体系的文献レビュー(SLR)のプロトコルと予備結果について報告する。 レビューはPRISMA 2020フレームワークに従い、2015年から2026年の間に出版された研究のためのScoopsとWeb of Scienceを検索する。 このプロトコルは、経路計画、カバレッジパス計画、情報パス計画に焦点を当て、アルゴリズムファミリー、カバレッジとエネルギーメトリクス、障害物ハンドリング、幾何学的環境表現、環境制約に重点を置いている。 現在の段階では、562レコードが特定され、161コピーが削除され、401レコードがタイトル、抽象、キーワードによってスクリーニングされている。 この結果から,全文の可読性評価には247件の研究が継続された(全文のレビュー中に解決すべき235件,境界線記録12件)。 予備的な分析では、カバー指向の定式化、複数UAV調整、エネルギーを意識した最適化に強い集中が示され、気象、不確実性、障害物の多い環境に明示的に対処する研究は少ない。 ほとんどの研究はシミュレーションに基づく検証に頼っており、シミュレーションと現実のギャップを浮き彫りにしており、最近の論文では強化学習、ハイブリッド最適化、幾何学的計画への関心が高まっている。 これらの初期の知見は、アクティブだが断片化された研究の展望を示し、現実的な環境監視ミッションのための成熟した技術と未解決のギャップを特定するための構造化された合成の必要性を支持している。

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