A Wind-Aware Path Planning Method for UAV-Asisted Bridge Inspection

要約

無人航空機（UAV）を用いた橋梁点検における風条件の考慮のギャップに対応して、本稿では、シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムに基づいて、風の影響を考慮したUAVの経路計画手法を提案します。
このアルゴリズムでは、UAV の経路計画に対するさまざまな風速と風向の影響を含む風の要因が同時に考慮されます。
まず、UAV のさまざまな目的関数と制約条件を考慮して、UAV 橋梁検査に特化した環境モデルを構築します。
次に、この環境モデルに基づいて、より洗練された正確な数学モデルが開発され、効率的かつ効果的な UAV の経路計画が可能になります。
次に、橋梁分離計画モデルが新しい方法で適用され、初期温度値の調整を含む一連のパラメータがシミュレーションされます。
実験結果は、従来のローカル検索アルゴリズムと比較して、提案された方法が 30.05\% のコスト削減を達成し、有効性が大幅に向上することを示しています。
風要因を考慮しない経路計画方法と比較して、提案されたアプローチは、シミュレーションでの有効性の向上によって実証されるように、UAV アプリケーションにとってより現実的で実用的な結果をもたらします。
これらの発見は、風の影響を受けやすい環境でより正確かつ効率的な UAV の経路計画を促進する上での私たちの方法の価値を強調しています。

要約(オリジナル)

In response to the gap in considering wind conditions in the bridge inspection using unmanned aerial vehicle (UAV) , this paper proposes a path planning method for UAVs that takes into account the influence of wind, based on the simulated annealing algorithm. The algorithm considers the wind factors, including the influence of different wind speeds and directions at the same time on the path planning of the UAV. Firstly, An environment model is constructed specifically for UAV bridge inspection, taking into account the various objective functions and constraint conditions of UAVs. A more sophisticated and precise mathematical model is then developed based on this environmental model to enable efficient and effective UAV path planning. Secondly, the bridge separation planning model is applied in a novel way, and a series of parameters are simulated, including the adjustment of the initial temperature value. The experimental results demonstrate that, compared with traditional local search algorithms, the proposed method achieves a cost reduction of 30.05\% and significantly improves effectiveness. Compared to path planning methods that do not consider wind factors, the proposed approach yields more realistic and practical results for UAV applications, as demonstrated by its improved effectiveness in simulations. These findings highlight the value of our method in facilitating more accurate and efficient UAV path planning in wind-prone environments.

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