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저자정보
이산하 (UNIST) 정원모 (UNIST) 김명건 (UNIST) 이상필 (LIG Nex1) 이충희 (LIG Nex1) 김신구 (LIG Nex1) 손흥선 (UNIST)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.7746/jkros.2023.18.1.001

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This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and nonconvex shaped search area.
#Unmanned Aerial Vehicle #Aerial Surveillance #Path Planning #Coverage Planning

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과 및 토론
4. 결론
References

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