Energy-aware Multi-UAV Coverage Mission Planning with Optimal Speed of Flight

要約

この論文では、複数の UAV の最小エネルギー カバレッジ パスを計画するという問題に取り組みます。
対処されたマルチ UAV カバレッジ パス プランニング (mCPP) は、検査や航空測量などの多くの UAV アプリケーションにとって重要な問題です。
ただし、既存のアプローチの一般的な経路長目標は、エネルギー消費を直接最小化するものではなく、バッテリー容量によって個々の経路のエネルギーを制限することもできません。
この目的を達成するために、移動距離あたりのエネルギー消費を最小限に抑えるための最適な飛行速度を使用する新しい mCPP 手法と、mCPP 計画段階で利用されるシンプルかつ正確なエネルギー消費推定アルゴリズムを提案します。
この方法では、特定の領域をバストフェドン分解で分解し、最小エネルギー目標とエネルギー消費制約を持つ複数セット巡回セールスマン問題のインスタンスとして mCPP を表します。
提案された方法は、計算時間と生成されたパスのエネルギー効率の点で最先端の方法よりも優れていることが示されています。
実験結果は、エネルギー消費量の推定精度が実際の飛行消費量と比較して平均 97% であることを示しています。
提案された方法の実現可能性は、2 台の UAV による現実世界のカバレッジ実験で検証されました。

要約(オリジナル)

This paper tackles the problem of planning minimum-energy coverage paths for multiple UAVs. The addressed Multi-UAV Coverage Path Planning (mCPP) is a crucial problem for many UAV applications such as inspection and aerial survey. However, the typical path-length objective of existing approaches does not directly minimize the energy consumption, nor allows for constraining energy of individual paths by the battery capacity. To this end, we propose a novel mCPP method that uses the optimal flight speed for minimizing energy consumption per traveled distance and a simple yet precise energy consumption estimation algorithm that is utilized during the mCPP planning phase. The method decomposes a given area with boustrophedon decomposition and represents the mCPP as an instance of Multiple Set Traveling Salesman Problem with a minimum energy objective and energy consumption constraint. The proposed method is shown to outperform state-of-the-art methods in terms of computational time and energy efficiency of produced paths. The experimental results show that the accuracy of the energy consumption estimation is on average 97% compared to real flight consumption. The feasibility of the proposed method was verified in a real-world coverage experiment with two UAVs.

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