Published January 1, 2013 | Version v1
Publication Open

Employing Multiple Unmanned Aerial Vehicles for Co-Operative Path Planning

Creators

  • 1. National University of Computer and Emerging Sciences
  • 2. University of Engineering and Technology Taxila
  • 3. National University of Sciences and Technology

Description

Abstract In this paper, we work to develop a path planning solution for a group of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) using a Mixed Integer Linear Programming (MILP) approach. Co-operation among team members not only helps reduce mission time, it makes the execution more robust in dynamic environments. However, the problem becomes more challenging as it requires optimal resource allocation and is NP-hard. Since UAVs may be lost or may suffer significant damage during the course of the mission, plans may need to be modified in real-time as the mission proceeds. Therefore, multiple UAVs have a better chance of completing a mission in the face of failures. Such military operations can be treated as a variant of the Multiple Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP). The proposed solution must be such that m UAVs start from multiple source locations to visit n targets and return to a set of destination locations such that (1) each target is visited exactly by one of the chosen UAVs (2) the total distance travelled by the group is minimized and (3) the number of targets that each UAV visits may not be less than K or greater than L.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الخلاصة في هذه الورقة، نعمل على تطوير حل تخطيط المسار لمجموعة من المركبات الجوية بدون طيار (UAVs) باستخدام نهج البرمجة الخطية ذات الأعداد الصحيحة المختلطة (MILP). لا يساعد التعاون بين أعضاء الفريق في تقليل وقت المهمة فحسب، بل يجعل التنفيذ أكثر قوة في البيئات الديناميكية. ومع ذلك، تصبح المشكلة أكثر صعوبة لأنها تتطلب تخصيصًا مثاليًا للموارد وهي صعبة التنفيذ. نظرًا لأن الطائرات بدون طيار قد تفقد أو قد تتعرض لأضرار كبيرة أثناء المهمة، فقد تحتاج الخطط إلى تعديل في الوقت الفعلي مع تقدم المهمة. لذلك، تتمتع العديد من الطائرات بدون طيار بفرصة أفضل لإكمال المهمة في مواجهة الفشل. يمكن التعامل مع هذه العمليات العسكرية كمتغير لمشكلة توجيه مركبات المستودعات المتعددة (MDVRP). يجب أن يكون الحل المقترح بحيث تبدأ الطائرات بدون طيار من مواقع مصدر متعددة لزيارة الأهداف والعودة إلى مجموعة من مواقع الوجهة بحيث (1) تتم زيارة كل هدف بالضبط من قبل واحدة من الطائرات بدون طيار المختارة (2) يتم تقليل المسافة الإجمالية التي تقطعها المجموعة و (3) لا يجوز أن يكون عدد الأهداف التي تزورها كل طائرة بدون طيار أقل من K أو أكبر من L.

Translated Description (French)

Résumé Dans cet article, nous travaillons à développer une solution de planification de trajectoire pour un groupe de véhicules aériens sans pilote (UAV) en utilisant une approche de programmation linéaire à nombres entiers mixtes (MILP). La coopération entre les membres de l'équipe contribue non seulement à réduire le temps de mission, mais rend également l'exécution plus robuste dans des environnements dynamiques. Cependant, le problème devient plus difficile car il nécessite une allocation optimale des ressources et est NP-difficile. Étant donné que les UAV peuvent être perdus ou subir des dommages importants au cours de la mission, il peut être nécessaire de modifier les plans en temps réel au fur et à mesure que la mission avance. Par conséquent, plusieurs drones ont de meilleures chances de mener à bien une mission en cas d'échec. De telles opérations militaires peuvent être traitées comme une variante du problème d'acheminement des véhicules à dépôts multiples (MDVRP). La solution proposée doit être telle que m UAV partent de plusieurs emplacements sources pour visiter n cibles et retournent à un ensemble d'emplacements de destination tels que (1) chaque cible est visitée exactement par l'un des UAV choisis (2) la distance totale parcourue par le groupe est minimisée et (3) le nombre de cibles que chaque UAV visite ne peut pas être inférieur à K ou supérieur à L.

Translated Description (Spanish)

Resumen En este documento, trabajamos para desarrollar una solución de planificación de rutas para un grupo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) utilizando un enfoque de programación lineal de enteros mixtos (MILP). La cooperación entre los miembros del equipo no solo ayuda a reducir el tiempo de la misión, sino que hace que la ejecución sea más sólida en entornos dinámicos. Sin embargo, el problema se vuelve más desafiante, ya que requiere una asignación óptima de recursos y es NP-duro. Dado que los UAV pueden perderse o pueden sufrir daños significativos durante el curso de la misión, es posible que los planes deban modificarse en tiempo real a medida que avanza la misión. Por lo tanto, varios UAV tienen más posibilidades de completar una misión ante fallos. Tales operaciones militares pueden tratarse como una variante del Problema de Enrutamiento de Vehículos de Depósito Múltiple (MDVRP). La solución propuesta debe ser tal que los m UAV comiencen desde múltiples ubicaciones de origen para visitar n objetivos y regresen a un conjunto de ubicaciones de destino de tal manera que (1) cada objetivo sea visitado exactamente por uno de los UAV elegidos (2) la distancia total recorrida por el grupo se minimice y (3) el número de objetivos que cada UAV visita no puede ser menor que K o mayor que L.

Files

56286.pdf

Files (15.8 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:f6012b54410b58f4fd88583a75a87ccc
15.8 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
استخدام العديد من المركبات الجوية بدون طيار لتخطيط المسار التعاوني
Translated title (French)
Utilisation de plusieurs véhicules aériens sans pilote pour la planification coopérative des trajectoires
Translated title (Spanish)
Emplear múltiples vehículos aéreos no tripulados para la planificación de rutas cooperativas

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2154175082
DOI
10.5772/56286

Is supplement to
https://openalex.org/W4285278887 (Other)
https://openalex.org/W3154539612 (Other)
https://openalex.org/W2995925505 (Other)
https://openalex.org/W2380019117 (Other)
https://openalex.org/W2369187583 (Other)
https://openalex.org/W2365237642 (Other)
https://openalex.org/W2359600231 (Other)
https://openalex.org/W2093343611 (Other)
https://openalex.org/W1987886368 (Other)
https://openalex.org/W1660309994 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W1424654272
  • https://openalex.org/W1506012254
  • https://openalex.org/W1969481197
  • https://openalex.org/W1972075556
  • https://openalex.org/W1993436019
  • https://openalex.org/W2009803313
  • https://openalex.org/W2021042867
  • https://openalex.org/W2076518796
  • https://openalex.org/W2100931887
  • https://openalex.org/W2108496909
  • https://openalex.org/W2110698131
  • https://openalex.org/W2147280987
  • https://openalex.org/W2154212907
  • https://openalex.org/W2186352745