智能无人机蜂拥在灾后地区寻找受害者
Matheus Nohra Haddad1,2, Andréa Cynthia Santos1, Christophe Duhamel1
1LITIS, ISEL, Université Le Havre Normandie, 25 Rue Philippe Lebon, 76600 Le Havre, France.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 9, 2023
概括
这项研究引入了一种无人机群路由模型,以最大限度地识别灾区的受害者. 带有领导者更换的V形构造提高了搜索效率和节能.
科学领域:
- 运营研究 运营研究
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 灾害管理 灾害管理
背景情况:
- 灾后的搜索和救援行动面临着最大限度地确定受害者身份的挑战.
- 无人机等自主系统的有效路由对于及时响应至关重要.
研究的目的:
- 解决无人机群体路由问题 (DSRP),以在灾后情景中加强受害者识别.
- 提出和评估一个合作的无人机群体方法,利用V形形状的队伍和领导者的替换.
主要方法:
- 将灾后地区建模成一个完整的图形,顶点代表搜索位置,边缘代表电池消耗.
- 开发一个计算模型,每个无人机作为一个代理,使用无人机队伍启发式来选择位置.
- 实施和测试拟议方法的线下和在线版本,使用基于2020年贝鲁特港口爆炸的场景.
主要成果:
- 拟议的无人机队伍启发式证明了在最大限度地提高受害者识别的效率.
- 数字实验验证了计算模型的覆盖能力.
- 带有领导替换的V形构造证明在节能和搜索操作方面具有优势.
结论:
- 开发的无人机群路由模型有效地提高了灾后环境中的搜索能力.
- 具有优化构成的合作无人机群为提高灾难响应效率提供了一个有希望的解决方案.
- 该研究强调了智能路由算法的潜力,用于在关键情况下的自主系统.
更多相关视频
06:19Low-Cost Automated Flight Intercept Trap for the Temporal Sub-Sampling of Flying Insects Attracted to Artificial Light at Night
Published on: December 29, 2021
2.6K
08:13SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware
Published on: December 25, 2017
8.2K
