要約
この研究では、自律航空機 (UAV) またはドローンの障害物のない経路計画におけるフロイド アルゴリズムの効率を調査します。
フロイドアルゴリズムは、UAV が飛行できない障害物がある大規模フィールドにおいて、任意の場所から目的地まで UAV が飛行するための最短経路を生成するために使用されます。
シミュレーション結果は、フロイド アルゴリズムが UAV が目的地まで飛行するための障害物のない最短経路を効果的に計画していることを実証しました。
フロイドアルゴリズムが O(n3) の時間計算量を保持することが検証されます。
この研究では、時間コストとフィールドのサイズの間には 3 次多項式の関係の相関関係があること、時間コストと障害物の数の間には相関関係がないこと、およびテストされたフィールド内の時間コストと UAV の数の間に相関関係がないことが明らかになりました。
研究結果の応用についても論文で説明されています。
要約(オリジナル)
This research investigates the efficiency of Floyd algorithm for obstacle-free path planning for autonomous aerial vehicles (UAVs) or drones. Floyd algorithm is used to generate the shortest paths for UAVs to fly from any place to the destination in a large-scale field with obstacles which UAVs cannot fly over. The simulation results demonstrated that Floyd algorithm effectively plans the shortest obstacle-free paths for UAVs to fly to a destination. It is verified that Floyd algorithm holds a time complexity of O(n3). This research revealed a correlation of a cubic polynomial relationship between the time cost and the size of the field, no correlation between the time cost and the number of obstacles, and no correlation between the time cost and the number of UAVs in the tested field. The applications of the research results are discussed in the paper as well.
arxiv情報
| 著者 | Edward Yao |
| 発行日 | 2024-12-26 19:09:06+00:00 |
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