Path Planning for Multi-Copter UAV Formation Employing a Generalized Particle Swarm Optimization

要約

この論文では、周囲の表面を調査するために編隊形状でマルチコプター無人航空機 (UAV) が協力するための経路計画技術の問題を調査します。
まず、この問題を、複雑な空間内で機能する地層重心の経路を計画するための共同目標コストとして説明します。
次に、一般化粒子群最適化アルゴリズムと呼ばれる経路計画アルゴリズムが提示され、障害物を回避し、飛行ミッションの要件を確保しながら最適な飛行可能な経路を構築します。
次に、経路開発スキームが組み込まれ、編隊構成内の位置を維持するために各ドローンに関連する経路が生成されます。
提案されたアプローチを検証するために、シミュレーション、比較、実験が行われました。
結果は、GEPSO を使用した提案された経路計画アルゴリズムの実現可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The paper investigates the problem of path planning techniques for multi-copter uncrewed aerial vehicles (UAV) cooperation in a formation shape to examine surrounding surfaces. We first describe the problem as a joint objective cost for planning a path of the formation centroid working in a complicated space. The path planning algorithm, named the generalized particle swarm optimization algorithm, is then presented to construct an optimal, flyable path while avoiding obstacles and ensuring the flying mission requirements. A path-development scheme is then incorporated to generate a relevant path for each drone to maintain its position in the formation configuration. Simulation, comparison, and experiments have been conducted to verify the proposed approach. Results show the feasibility of the proposed path-planning algorithm with GEPSO.

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