Trajectory Optimization for UAV-Based Medical Delivery with Temporal Logic Constraints and Convex Feasible Set Collision Avoidance

要約

このペーパーでは、都市環境で時間に敏感な医療配達を行う無人航空機（UAV）の軌道最適化の問題に対処します。
具体的には、複数の病院に血液パッケージを配信することを課す3つのフリードームダイナミクスを備えた単一のUAVを検討します。
ミッション目標は、信号時間ロジック（STL）を使用してエンコードされ、空間的制約の正式な仕様を可能にします。
安全性を確保するために、都市の建物は3D凸型障害物としてモデル化され、障害物の回避は凸状の実現可能なセット（CFS）メソッドを介して処理されます。
UAVダイナミクス、STL満足度、および衝突回避の計画全体の問題は、抵抗性の最適化問題として定式化され、標準的な凸プログラミング技術を使用して効率的に解決できる凸最適化問題として定式化されています。
シミュレーション結果は、提案された方法が、一時的なミッションの目標を満たす動的に実行可能で衝突のない軌跡を生成し、自律的なUAVベースの医療物流に対してスケーラブルで信頼できるアプローチを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of trajectory optimization for unmanned aerial vehicles (UAVs) performing time-sensitive medical deliveries in urban environments. Specifically, we consider a single UAV with 3 degree-of-freedom dynamics tasked with delivering blood packages to multiple hospitals, each with a predefined time window and priority. Mission objectives are encoded using Signal Temporal Logic (STL), enabling the formal specification of spatial-temporal constraints. To ensure safety, city buildings are modeled as 3D convex obstacles, and obstacle avoidance is handled through a Convex Feasible Set (CFS) method. The entire planning problem-combining UAV dynamics, STL satisfaction, and collision avoidance-is formulated as a convex optimization problem that ensures tractability and can be solved efficiently using standard convex programming techniques. Simulation results demonstrate that the proposed method generates dynamically feasible, collision-free trajectories that satisfy temporal mission goals, providing a scalable and reliable approach for autonomous UAV-based medical logistics.

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