An Active Search Strategy with Multiple Unmanned Aerial Systems for Multiple Targets

要約

広大な自然環境における効率的なターゲット探索という課題により、高度なマルチ UAV アクティブ探索戦略の必要性が高まっています。
この論文では、近視や冗長な往復運動などの問題を回避するために、グローバル情報とローカル情報を適切に統合する新しい方法を紹介します。
さらに、連続空間内での探索パターンを保証するために、軌跡生成手法が使用されます。
マルチエージェントの連携をさらに最適化するために、ボロノイ分割技術が採用されており、反復的な飛行パターンを確実に削減し、分散された方法で複数のエージェントを制御します。
一連の実験を通じて、評価と比較の結果は、さまざまな環境における当社のアプローチの効率性を実証しています。
この革新的なアプローチの主な応用例は、野生の生息地内でのカブトガニの探索に実証されており、生態調査と保護の取り組みに革命をもたらす可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The challenge of efficient target searching in vast natural environments has driven the need for advanced multi-UAV active search strategies. This paper introduces a novel method in which global and local information is adeptly merged to avoid issues such as myopia and redundant back-and-forth movements. In addition, a trajectory generation method is used to ensure the search pattern within continuous space. To further optimize multi-agent cooperation, the Voronoi partition technique is employed, ensuring a reduction in repetitive flight patterns and making the control of multiple agents in a decentralized way. Through a series of experiments, the evaluation and comparison results demonstrate the efficiency of our approach in various environments. The primary application of this innovative approach is demonstrated in the search for horseshoe crabs within their wild habitats, showcasing its potential to revolutionize ecological survey and conservation efforts.

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