UAV向け都市航空空間トポロジー構築に基づく改良型PSO-ABC経路計画アルゴリズム（実GISデータ利用）

科学分野:

• ロボット工学と自動化
• 航空宇宙工学
• 人工知能

背景:

• 都市環境における無人航空機（UAV）の運用には、高度な経路計画が必要です。
• 既存のアルゴリズムは、複雑な都市航空空間の制約と安全性の考慮事項に対処するのに苦労しています。

研究 の 目的:

• UAV向けの改良型粒子群最適化 - 人工蜂群（PSO-ABC）経路計画アルゴリズムを提案すること。
• 地上リスクと利用可能性を組み込んだ実現可能な都市航空空間トポロジーを構築する方法を開発すること。

主な方法:

• 利用可能性とリスク指数を持つボクセルへの都市航空空間の離散化。
• 航空空間の実現可能性評価のための象限分析とパレートソート。
• 経路計画のためのPSO（グローバル探索）とABC（ローカル探索）の融合。

主要な成果:

• 提案されたPSO-ABCアルゴリズムは、経路の滑らかさと収束速度において優れた性能を示しました。
• 構築された航空空間トポロジーは、都市GISデータ、UAVの制約、および飛行禁止区域を効果的に統合しました。
• 実際の都市シナリオでのシミュレーション分析により、アルゴリズムの安定性と堅牢性が確認されました。

結論:

• 開発された都市航空空間トポロジーと改良型PSO-ABCアルゴリズムは、UAV経路計画のための堅牢なソリューションを提供します。
• このアプローチは、複雑な都市環境におけるUAV運用の安全性と効率を向上させます。