Optimizing Fuel-Constrained UAV-UGV Routes for Large Scale Coverage: Bilevel Planning in Heterogeneous Multi-Agent Systems

要約

高速移動する無人航空機 (UAV) は航空監視に適していますが、バッテリー容量によって制限されます。
耐久性を高めるために、UAV は低速で​​移動する無人地上車両 (UGV) で燃料を補給できます。
速度と燃料の制約内で広大な領域を調査するための UAV-UGV マルチエージェント システムの協調ルーティングは、計算的に難しい問題ですが、ヒューリスティックを使用して簡素化できます。
ここでは、問題に対する実行可能かつ十分に最適な解決策を可能にする複数のヒューリスティックを紹介します。
UAV の燃料制限と最小設定カバー アルゴリズムを使用して、UGV の給油停止が決定されます。
これらの給油停止により、UAV と UGV へのミッション ポイントの割り当てが可能になります。
UGV と UAV のルートを解決するために、標準的な巡回セールスマンの定式化と、タイム ウィンドウ、欠席訪問、および収容力の制約を備えた車両ルートの定式化がそれぞれ使用されます。
小規模テストベッド (http://tiny.cc/8or8vz) での実験的検証により、マルチエージェント アプローチの有効性が強調されています。

要約(オリジナル)

Fast moving unmanned aerial vehicles (UAVs) are well suited for aerial surveillance, but are limited by their battery capacity. To increase their endurance UAVs can be refueled on slow moving unmanned ground vehicles (UGVs). The cooperative routing of UAV-UGV multi-agent system to survey vast regions within their speed and fuel constraints is a computationally challenging problem, but can be simplified with heuristics. Here we present multiple heuristics to enable feasible and sufficiently optimal solutions to the problem. Using the UAV fuel limits and the minimum set cover algorithm, the UGV refueling stops are determined. These refueling stops enable the allocation of mission points to the UAV and UGV. A standard traveling salesman formulation and a vehicle routing formulation with time windows, dropped visits, and capacity constraints is used to solve for the UGV and UAV route, respectively. Experimental validation on a small-scale testbed (http://tiny.cc/8or8vz) underscores the effectiveness of our multi-agent approach.

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