Three Dimensional Route Planning for Multiple Unmanned Aerial Vehicles using Salp Swarm Algorithm

要約

複数の無人航空機 (UAV) のルート計画は、特定の開始位置から目的地のゴール位置までの一連の移動および回転ステップです。
ルート計画問題の目的は、環境内に存在する障害物との衝突を回避する最適なルートを決定することです。
ルート計画は NP ハード最適化問題です。
この論文では、新しく提案された Salp Swarm Algorithm (SSA) が使用され、その性能が決定論的アルゴリズムや他の Nature-Inspired Algorithm (NIA) と比較されます。
この結果は、SSA が 3D 環境における複数の UAV のルート計画において他のすべてのメタヒューリスティック アルゴリズムよりも優れていることを示しています。
提案されたアプローチは、最近報告されたデータと比較して、平均コストと全体時間をそれぞれ 1.25% と 6.035% 改善します。
ルート計画は、ロボット ナビゲーション、自動運転車、危険な爆心地での捜索救助活動用の自律型 UAV、民間監視、軍事戦闘、さらにはドローンによる荷物配達などの商業サービスなど、多くの実生活のアプリケーションに関与しています。

要約(オリジナル)

Route planning for multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is a series of translation and rotational steps from a given start location to the destination goal location. The goal of the route planning problem is to determine the most optimal route avoiding any collisions with the obstacles present in the environment. Route planning is an NP-hard optimization problem. In this paper, a newly proposed Salp Swarm Algorithm (SSA) is used, and its performance is compared with deterministic and other Nature-Inspired Algorithms (NIAs). The results illustrate that SSA outperforms all the other meta-heuristic algorithms in route planning for multiple UAVs in a 3D environment. The proposed approach improves the average cost and overall time by 1.25% and 6.035% respectively when compared to recently reported data. Route planning is involved in many real-life applications like robot navigation, self-driving car, autonomous UAV for search and rescue operations in dangerous ground-zero situations, civilian surveillance, military combat and even commercial services like package delivery by drones.

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