Cooperative Multi-Agent Planning Framework for Fuel Constrained UAV-UGV Routing Problem

要約

無人航空機 (UAV) は、空中監視には優れていますが、多くの場合、バッテリー容量が限られているため制約を受けます。
低速で移動する無人地上車両 (UGV) に燃料を補給することにより、運用耐久性を大幅に向上させることができます。
この論文では、速度と燃料の制約内で広大なエリアを監視するための協調 UAV-UGV ルーティングの計算的に複雑な問題を調査し、実現可能で最適に満足のいくソリューションを達成するための逐次マルチエージェント計画フレームワークを提示します。
UAV の燃料制限を考慮し、最小セット カバー アルゴリズムを利用することで、UGV の給油停止場所を決定します。これにより、タスク割り当て手法と時間枠を使用したエネルギー制約のある車両ルート問題のモデリングを通じて、最初のステップで UGV のルート計画が容易になります (E-
VRPTW) フレームワークの第 2 ステップで UAV ルートを実現します。
マルチエージェント戦略の有効性は、3 つの異なるスケールにわたる 30 の異なるタスク シナリオの実装を通じて実証されています。
この研究は、UAV-UGV システムの協調的な利点についての重要な洞察を提供し、計算上の課題を回避して高品質のソリューションに迅速に到達するためのヒューリスティックなアプローチを導入します。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), although adept at aerial surveillance, are often constrained by limited battery capacity. By refueling on slow-moving Unmanned Ground Vehicles (UGVs), their operational endurance can be significantly enhanced. This paper explores the computationally complex problem of cooperative UAV-UGV routing for vast area surveillance within the speed and fuel constraints, presenting a sequential multi-agent planning framework for achieving feasible and optimally satisfactory solutions. By considering the UAV fuel limits and utilizing a minimum set cover algorithm, we determine UGV refueling stops, which in turn facilitate UGV route planning at the first step and through a task allocation technique and energy constrained vehicle routing problem modeling with time windows (E-VRPTW) we achieve the UAV route at the second step of the framework. The effectiveness of our multi-agent strategy is demonstrated through the implementation on 30 different task scenarios across 3 different scales. This work offers significant insight into the collaborative advantages of UAV-UGV systems and introduces heuristic approaches to bypass computational challenges and swiftly reach high-quality solutions.

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