Communication and Energy-Aware Multi-UAV Coverage Path Planning for Networked Operations

要約

この論文では、協力的な捜索救助や監視ミッションなど、継続的な UAV 間通信を必要とするシナリオ向けの、通信とエネルギーを意識したマルチ UAV カバレッジ パス プランニング (mCPP) 方法を紹介します。
エネルギー、時間、またはカバレッジ効率に焦点を当てた既存の mCPP ソリューションとは異なり、当社のアプローチは、エネルギー消費を最適化しながら UAV 間の接続を維持するために必要な通信範囲を最小限に抑えるカバレッジ パスを生成します。
mCPP 問題は、通信距離要件とエネルギー消費の両方を最小限に抑えることを目的とした、多目的の最適化タスクとして定式化されます。
当社のアプローチは、エネルギー効率を確保しながら接続を維持するために必要な通信範囲を大幅に削減し、最先端の方法を上回ります。
その有効性は、飛行禁止区域を含むシナリオを含む、複雑で任意の形状の関心領域でのシミュレーションを通じて検証されます。
さらに、実際の実験ではその高精度が実証されており、3 台の UAV が関与するマルチ UAV カバレッジ ミッション中に必要な推定通信距離と実際の通信距離の間で 99% の一貫性が達成されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a communication and energy-aware Multi-UAV Coverage Path Planning (mCPP) method for scenarios requiring continuous inter-UAV communication, such as cooperative search and rescue and surveillance missions. Unlike existing mCPP solutions that focus on energy, time, or coverage efficiency, our approach generates coverage paths that require minimal the communication range to maintain inter-UAV connectivity while also optimizing energy consumption. The mCPP problem is formulated as a multi-objective optimization task, aiming to minimize both the communication range requirement and energy consumption. Our approach significantly reduces the communication range needed for maintaining connectivity while ensuring energy efficiency, outperforming state-of-the-art methods. Its effectiveness is validated through simulations on complex and arbitrary shaped regions of interests, including scenarios with no-fly zones. Additionally, real-world experiment demonstrate its high accuracy, achieving 99\% consistency between the estimated and actual communication range required during a multi-UAV coverage mission involving three UAVs.

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