Optimal Wildfire Escape Route Planning for Drones under Dynamic Fire and Smoke

要約

近年、山火事の蔓延と激しさの増加により、緊急対応チームは大きな課題を抱えています。
一般にドローンとして知られる無人航空機 (UAV) の利用は、山火事管理の取り組みを支援する上で有望であることが示されています。
この研究は、動的な火災と煙のモデルを考慮して、ドローン専用に設計された最適な山火事避難経路計画システムの開発に焦点を当てています。
まず、UAV と衛星間の情報融合によって山火事の発生源の位置を正確に特定でき、火災付近の道路状況をマルチチャネルのリモートセンシング データを使用して評価および分析できます。
2 つ目は、UAV ビジョン技術を使用して道路ネットワークをリアルタイムで抽出およびセグメント化することができ、道路状況分類の結果に基づいて道路ネットワーク マップ内の各道路に優先順位を付けることができます。
第三に、動的火災の延焼モデルは、火災の強さ、風速、方向に基づいて火源の新しい位置を計算し、山火事が広がるにつれて半径が増加します。
火元の周囲に煙を発生させ、燃える火を視覚的に表現します。
最後に、上記のすべての要因を考慮した改良された A* アルゴリズムに基づいて、UAV は出発地と目的地の位置に基づいて、火元の場所と火が広がっているエリアを回避する避難ルートを迅速に計画できます。
提案されたシステムは、動的な火災と煙のモデルを考慮することで、山火事環境におけるドローン運用の安全性と効率を向上させます。

要約(オリジナル)

In recent years, the increasing prevalence and intensity of wildfires have posed significant challenges to emergency response teams. The utilization of unmanned aerial vehicles (UAVs), commonly known as drones, has shown promise in aiding wildfire management efforts. This work focuses on the development of an optimal wildfire escape route planning system specifically designed for drones, considering dynamic fire and smoke models. First, the location of the source of the wildfire can be well located by information fusion between UAV and satellite, and the road conditions in the vicinity of the fire can be assessed and analyzed using multi-channel remote sensing data. Second, the road network can be extracted and segmented in real time using UAV vision technology, and each road in the road network map can be given priority based on the results of road condition classification. Third, the spread model of dynamic fires calculates the new location of the fire source based on the fire intensity, wind speed and direction, and the radius increases as the wildfire spreads. Smoke is generated around the fire source to create a visual representation of a burning fire. Finally, based on the improved A* algorithm, which considers all the above factors, the UAV can quickly plan an escape route based on the starting and destination locations that avoid the location of the fire source and the area where it is spreading. By considering dynamic fire and smoke models, the proposed system enhances the safety and efficiency of drone operations in wildfire environments.

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