Planificación de la ruta de cobertura basada en el algoritmo de optimización de la llama del chacal y la polilla en...

Área de la Ciencia:

• La robótica
• Inteligencia artificial
• Investigación de las operaciones

Sus antecedentes:

• La planificación de la ruta de cobertura (CPP, por sus siglas en inglés) es crucial para que los vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) inspeccionen eficientemente las regiones objetivo.
• La optimización de las trayectorias de vuelo para drones heterogéneos con capacidades variables presenta desafíos significativos.
• Minimizar el consumo de energía y el tiempo de finalización de la tarea son objetivos clave en las misiones de cobertura basadas en UAV.

Objetivo del estudio:

• Proponer un nuevo algoritmo de optimización híbrido para una planificación efectiva de la ruta de cobertura (CPP) utilizando UAV heterogéneos.
• Mejorar la eficiencia y eficacia de los UAV en la cobertura integral de las regiones objetivo designadas.
• Optimizar las trayectorias de vuelo para reducir el consumo de energía y mejorar el rendimiento del vuelo.

Principales métodos:

• Desarrollo de un algoritmo híbrido de optimización de la llama del chacal dorado y la polilla (HGJMFOA) para el CPP.
• Integración de un modelo de programación lineal para la identificación de las trayectorias de vuelo de punto a punto óptimas para los VANT individuales.
• Exploración y explotación de rutas factibles utilizando HGJMFOA para determinar las rutas más cortas y minimizar el tiempo de vuelo.

Principales resultados:

• El enfoque HGJMFOA demostró mejoras significativas en las métricas de rendimiento.
• Minimizó el tiempo de finalización de tareas en un 21,34%.
• Se redujo el índice de desviación en un 24,56% y el tiempo de ejecución en un 34,19%.

Conclusiones:

• La estrategia HGJMFOA propuesta optimiza efectivamente la planificación de la ruta de cobertura para los UAV heterogéneos.
• La cooperación entre los UAV diversificados logró una cobertura óptima, la utilización del rango de los sensores y un rendimiento de vuelo superior.
• Los resultados de la simulación validan la eficacia del algoritmo para minimizar el tiempo y mejorar la eficiencia general de la misión.