Comparison of Innovative Strategies for the Coverage Problem: Path Planning, Search Optimization, and Applications in Underwater Robotics

要約

水中ロボットを含む多くのアプリケーションでは、カバレッジの問題では、冗長性を最小限に抑え、障害を回避しながら、定義された領域を体系的に探索するために自律的な車両が必要です。
このペーパーでは、特に安全なナビゲーションを確保しながら放射性源を検出する確率を最大化するために、水中グライダーの効率を高めるためのカバレッジパス計画戦略を調査します。
3つのパスプランニングアプローチを評価します：巡回セールスマンの問題（TSP）、最小スパニングツリー（MST）、および最適制御問題（OCP）。
シミュレーションはMATLABで実施され、処理時間、覆われていない領域、経路の長さ、および移動時間を比較しました。
結果は、トラバーサル時間が制約されている場合にOCPが好ましいことを示していますが、計算コストが大幅に高くなります。
逆に、MSTベースのアプローチは、より高速ではあるが最適ではないソリューションを提供します。
これらの調査結果は、ミッションの優先順位に基づいて適切なアルゴリズムを選択し、効率のバランスと計算可能性に基づいて選択する洞察を提供します。

要約(オリジナル)

In many applications, including underwater robotics, the coverage problem requires an autonomous vehicle to systematically explore a defined area while minimizing redundancy and avoiding obstacles. This paper investigates coverage path planning strategies to enhance the efficiency of underwater gliders, particularly in maximizing the probability of detecting a radioactive source while ensuring safe navigation. We evaluate three path-planning approaches: the Traveling Salesman Problem (TSP), Minimum Spanning Tree (MST), and Optimal Control Problem (OCP). Simulations were conducted in MATLAB, comparing processing time, uncovered areas, path length, and traversal time. Results indicate that OCP is preferable when traversal time is constrained, although it incurs significantly higher computational costs. Conversely, MST-based approaches provide faster but less optimal solutions. These findings offer insights into selecting appropriate algorithms based on mission priorities, balancing efficiency and computational feasibility.

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