Cooperative Motion Planning for Persistent 3D Visual Coverage With Multiple Quadrotor UAVs

强化学习 运动规划 计算机科学 弹道 地形 任务(项目管理) 人工智能 实时计算 模拟 数学优化 机器人 工程类 数学 生物 物理 生态学 系统工程 天文
作者
Hongpeng Wang,Shangyuan Song,Qiang-Hui Guo,Dian Xu,Xiaoyang Zhang,P. Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Automation Science and Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21 (3): 3374-3383 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tase.2023.3279092
摘要

In this paper, we address the multiple quadrotor UAVs trajectory planning optimization problem for large-scale, persistent, high-depth visual coverage tasks in three-dimensional (3-D) terrain environment. To minimize the overall energy expenditure of the UAVs for accomplishing a task, we set up an air-to-ground collaborative system which introduces base stations to hold and recharge UAVs. The system is formulated as an integer programming, and solved by a novel hierarchical reinforcement learning trajectory planning algorithm (RL-TP), in which the paths are obtained by reinforcement learning method, and then the trajectories are obtained by Bézier curve method. Both simulation and physical experiments show that RL-TP can effectively improve the efficiency and persistence of aerial visual coverage task. Note to Practitioners —While the multi-rotor UAV has been an important means for field monitoring, it suffers the problem of short battery life a lot. To make it more efficient and persistent, we use multiple UAVs and introduce ground base stations to charge the UAVs. The scenario is formulated as an air-to-ground collaborative system, and the motion planning strategy is to minimize the energy consumption. We propose a hierarchical collaborative coverage reinforcement learning trajectory planning algorithm (RL-TP) to solve it. We carry out both simulation and physical field experiments, and compare RL-TP with other popular methods. The experimental results show that the system is feasible and RL-TP performs well in both time efficiency and energy consumption. In future research, we will introduce unmanned ground vehicles to replace the stationary ground base stations to make the air-to-ground collaborative system more powerful and flexible.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
深圳人在北京完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
神勇从波完成签到 ,获得积分10
2秒前
在水一方应助姜姜姜采纳,获得10
2秒前
慧慧完成签到,获得积分10
2秒前
dyc0222完成签到,获得积分10
3秒前
王sir完成签到 ,获得积分0
3秒前
3秒前
钙离子完成签到,获得积分10
3秒前
gms发布了新的文献求助10
4秒前
称心凡霜完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
drd完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
hongchin发布了新的文献求助10
5秒前
落霞与孤鹜齐飞完成签到,获得积分20
5秒前
乐观的忆枫完成签到,获得积分10
5秒前
Rondab应助曲夜白采纳,获得10
5秒前
活泼水桃完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
Naomi发布了新的文献求助10
6秒前
刻苦千琴完成签到,获得积分10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
chris发布了新的文献求助10
6秒前
tcf发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
ww完成签到,获得积分10
7秒前
弦歌完成签到 ,获得积分10
8秒前
喜多米430完成签到,获得积分10
8秒前
cnkly完成签到,获得积分10
8秒前
HI完成签到 ,获得积分10
8秒前
小学霸搞科研完成签到 ,获得积分10
9秒前
在九月完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
revo完成签到,获得积分10
10秒前
小二郎应助等待盼雁采纳,获得10
10秒前
曲夜白完成签到,获得积分10
10秒前
高兴的书竹完成签到,获得积分20
10秒前
11秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 500
Coking simulation aids on-stream time 450
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4015939
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3555887
关于积分的说明 11319237
捐赠科研通 3288997
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1812357
邀请新用户注册赠送积分活动 887882
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 812044