Energy-Aware Routing Algorithm for Mobile Ground-to-Air Charging

要約

無人地上車両 (UGV) と無人航空機 (UAV) の協調システムのエネルギー制約のある計画の問題を調査します。
UGV が UAV を輸送するための移動基地として、また UAV を充電するための充電ステーションとして機能するシナリオでは、新しいエネルギー制約のあるルーティング問題を定式化します。
この問題に取り組むために、私たちはエネルギーを意識したルーティング アルゴリズムを設計し、両方の車両のエネルギー制限の下で全体のミッション期間を最小限に抑えることを目指しています。
このアルゴリズムはまず巡回セールスマン問題 (TSP) を解き、ガイド付きツアーを生成します。
次に、モンテカルロ ツリー検索 (MCTS) アルゴリズムを使用してツアーを調整し、2 台の車両の経路を生成します。
私たちは広範なシミュレーションと概念実証実験を通じてアルゴリズムのパフォーマンスを評価します。
結果は、私たちのアルゴリズムが一貫して最適に近いミッション時間を達成し、さまざまな問題インスタンスにわたって高速な実行時間を維持していることを示しています。

要約(オリジナル)

We investigate the problem of energy-constrained planning for a cooperative system of an Unmanned Ground Vehicles (UGV) and an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). In scenarios where the UGV serves as a mobile base to ferry the UAV and as a charging station to recharge the UAV, we formulate a novel energy-constrained routing problem. To tackle this problem, we design an energy-aware routing algorithm, aiming to minimize the overall mission duration under the energy limitations of both vehicles. The algorithm first solves a Traveling Salesman Problem (TSP) to generate a guided tour. Then, it employs the Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algorithm to refine the tour and generate paths for the two vehicles. We evaluate the performance of our algorithm through extensive simulations and a proof-of-concept experiment. The results show that our algorithm consistently achieves near-optimal mission time and maintains fast running time across a wide range of problem instances.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google