Evaluating UAV Path Planning Algorithms for Realistic Maritime Search and Rescue Missions

要約

無人航空機（UAV）は、海上での捜索救助（SAR）任務において、遭難した個人や船舶の位置を迅速かつ効率的に特定するための非常に重要なツールとして台頭してきている。このような重要な任務を成功させるためには、水流や風の流れなどの動的要因を考慮しながら、複雑な海洋環境を通してUAVを航行させる効果的な経路計画アルゴリズムに大きく依存しています。さらに、探索目標位置の不確実性も考慮する必要がある。しかし、既存の経路計画手法は、探索ターゲットの正確な位置と海洋力の不確実性に関連する固有の不確実性に対処できないことが多い。本論文では、UAVを用いた海上SARシナリオのための軌道計画アルゴリズムを開発・調査するためのフレームワークを開発する。このフレームワークを採用し、米国沿岸警備隊で実用化されている複数のプランニング戦略を比較する。さらに、計算量の多い精密なアルゴリズムと、実世界のシナリオに適用可能な軽量な戦略とのギャップを埋めることを目的とした、新しいプランナーを提案する。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are emerging as very important tools in search and rescue (SAR) missions at sea, enabling swift and efficient deployment for locating individuals or vessels in distress. The successful execution of these critical missions heavily relies on effective path planning algorithms that navigate UAVs through complex maritime environments while considering dynamic factors such as water currents and wind flow. Furthermore, they need to account for the uncertainty in search target locations. However, existing path planning methods often fail to address the inherent uncertainty associated with the precise location of search targets and the uncertainty of oceanic forces. In this paper, we develop a framework to develop and investigate trajectory planning algorithms for maritime SAR scenarios employing UAVs. We adopt it to compare multiple planning strategies, some of them used in practical applications by the United States Coast Guard. Furthermore, we propose a novel planner that aims at bridging the gap between computation heavy, precise algorithms and lightweight strategies applicable to real-world scenarios.

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