Path Planning for a UAV Swarm Using Formation Teaching-Learning-Based Optimization

要約

この研究では、無人航空機 (UAV) のグループが運用中に望ましい編隊を維持するための経路計画の問題に取り組んでいます。
私たちのアプローチは、形成を保証するだけでなく、最適かつ安全な UAV 操作のための制約も含む一連の適合関数を定義することにより、問題を最適化タスクとして定式化します。
適応度関数を最適化し、次善の経路を取得するために、教育学習ベースの最適化アルゴリズムを採用し、突然変異、エリート戦略、複数科目の組み合わせなどのメカニズムでそれをさらに強化します。
提案された方法を評価するために、多くのシミュレーションと実験が行われました。
結果は、検査タスクのために UAV が三角形の編隊で飛行するための有効な経路をアルゴリズムが正常に生成していることを示しています。

要約(オリジナル)

This work addresses the path planning problem for a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) to maintain a desired formation during operation. Our approach formulates the problem as an optimization task by defining a set of fitness functions that not only ensure the formation but also include constraints for optimal and safe UAV operation. To optimize the fitness function and obtain a suboptimal path, we employ the teaching-learning-based optimization algorithm and then further enhance it with mechanisms such as mutation, elite strategy, and multi-subject combination. A number of simulations and experiments have been conducted to evaluate the proposed method. The results demonstrate that the algorithm successfully generates valid paths for the UAVs to fly in a triangular formation for an inspection task.

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