Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Diverse Planning for UAV Control and Remote Sensing

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00304603" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00304603 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.mdpi.com/1424-8220/16/12/2199/html" target="_blank" >http://www.mdpi.com/1424-8220/16/12/2199/html</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/s16122199" target="_blank" >10.3390/s16122199</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Diverse Planning for UAV Control and Remote Sensing

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Unmanned aerial vehicles (UAVs) are suited to various remote sensing missions, such as measuring air quality. The conventional method of UAV control is by human operators. Such an approach is limited by the ability of cooperation among the operators controlling larger fleets of UAVs in a shared area. The remedy for this is to increase autonomy of the UAVs in planning their trajectories by considering other UAVs and their plans. To provide such improvement in autonomy, we need better algorithms for generating alternative trajectory variants that the UAV coordination algorithms can utilize. In this article, we define a novel family of multi-UAV sensing problems, solving task allocation of huge number of tasks (tens of thousands) to a group of configurable UAVs with non-zero weight of equipped sensors (comprising the air quality measurement as well) together with two base-line solvers. To solve the problem efficiently, we use an algorithm for diverse trajectory generation and integrate it with a solver for the multi-UAV coordination problem. Finally, we experimentally evaluate the multi-UAV sensing problem solver. The evaluation is done on synthetic and real-world-inspired benchmarks in a multi-UAV simulator. Results show that diverse planning is a valuable method for remote sensing applications containing multiple UAVs.

  • Název v anglickém jazyce

    Diverse Planning for UAV Control and Remote Sensing

  • Popis výsledku anglicky

    Unmanned aerial vehicles (UAVs) are suited to various remote sensing missions, such as measuring air quality. The conventional method of UAV control is by human operators. Such an approach is limited by the ability of cooperation among the operators controlling larger fleets of UAVs in a shared area. The remedy for this is to increase autonomy of the UAVs in planning their trajectories by considering other UAVs and their plans. To provide such improvement in autonomy, we need better algorithms for generating alternative trajectory variants that the UAV coordination algorithms can utilize. In this article, we define a novel family of multi-UAV sensing problems, solving task allocation of huge number of tasks (tens of thousands) to a group of configurable UAVs with non-zero weight of equipped sensors (comprising the air quality measurement as well) together with two base-line solvers. To solve the problem efficiently, we use an algorithm for diverse trajectory generation and integrate it with a solver for the multi-UAV coordination problem. Finally, we experimentally evaluate the multi-UAV sensing problem solver. The evaluation is done on synthetic and real-world-inspired benchmarks in a multi-UAV simulator. Results show that diverse planning is a valuable method for remote sensing applications containing multiple UAVs.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ15-20433Y" target="_blank" >GJ15-20433Y: Heuristické prohledávání pro multiagentní a faktorové plánování</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Sensors

  • ISSN

    1424-8220

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    16

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000391303000216

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85007039861