PDSR: Efficient UAV Deployment for Swift and Accurate Post-Disaster Search and Rescue

要約

このペーパーでは、無人航空機 (UAV) を活用した捜索救助活動の最適化を目的とした、災害後の捜索救助 (PDSR) の包括的なフレームワークを紹介します。
主な目標は、特にさまざまな壊滅的なシナリオにおけるセンシング機能の精度と可用性を向上させることです。
この概念の中心となるのは、多様なセンシング、通信、インテリジェンス機能を備えた UAV 群の迅速な配備であり、災害後の瓦礫や瓦礫の下に埋もれた個人を効率的に検出するための複数の技術とアプローチを組み込んだ統合システムとして機能します。
このフレームワーク内で、実際の災害シナリオで最適なパフォーマンスを確保するために、アーキテクチャ上のソリューションを提案し、関連する課題に対処します。
提案されたフレームワークは、多層スウォーム アーキテクチャを使用する従来の方法よりも大幅に速く、損傷領域を完全にカバーすることを目的としています。
さらに、マルチモーダルセンシングデータを機械学習と統合してデータ融合することで、検出精度が向上し、生存者の正確な識別が保証される可能性があります。

要約(オリジナル)

This paper introduces a comprehensive framework for Post-Disaster Search and Rescue (PDSR), aiming to optimize search and rescue operations leveraging Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The primary goal is to improve the precision and availability of sensing capabilities, particularly in various catastrophic scenarios. Central to this concept is the rapid deployment of UAV swarms equipped with diverse sensing, communication, and intelligence capabilities, functioning as an integrated system that incorporates multiple technologies and approaches for efficient detection of individuals buried beneath rubble or debris following a disaster. Within this framework, we propose architectural solution and address associated challenges to ensure optimal performance in real-world disaster scenarios. The proposed framework aims to achieve complete coverage of damaged areas significantly faster than traditional methods using a multi-tier swarm architecture. Furthermore, integrating multi-modal sensing data with machine learning for data fusion could enhance detection accuracy, ensuring precise identification of survivors.

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