Resumen

Cuando se lleva a cabo una misión de búsqueda y rescate, los vehículos aéreos no tripulados (UAV) deben buscar continuamente objetivos sobre la zona de la misión. Para transferir la información de búsqueda y rescate de forma rápida y eficiente, se utilizan dos tipos de UAVs, los UAVs de transporte y los UAVs de búsqueda, para completar la misión. Obviamente, este escenario de aplicación requiere un método eficiente de planificación de trayectorias para los UAV de transporte. Los métodos de planificación de trayectorias existentes para los UAV de transporte suelen centrarse en acortar la longitud de la trayectoria e ignoran la diferente energía inicial de los UAV de transporte. Sin embargo, existe el siguiente problema: si al UAV de transporte con menos energía inicial se le asigna una ruta más larga, significa que el UAV de transporte con menos energía inicial transportará mensajes para más UAV de búsqueda. Cuando el UAV de transporte con menor energía inicial se quede sin energía, más UAV de búsqueda dejarán de entregar mensajes con éxito. Por lo tanto, el desajuste entre la longitud de la ruta planificada y la energía inicial acabará provocando una menor proporción global de entrega de mensajes. Para resolver este problema, proponemos un nuevo concepto de factor energético para un UAV de transporte y utilizamos la varianza del factor energético de todos los UAV de transporte para medir el equilibrio entre la longitud de la ruta planificada y la energía inicial. Además, modelamos el problema de planificación de trayectorias con equilibrio energético para múltiples UAVs de transporte, que en realidad es un problema de optimización multiobjeto que consiste en minimizar la longitud de la trayectoria planificada y minimizar la varianza del factor energético de todos los UAVs de transporte. Basándonos en el algoritmo genético, diseñamos e implementamos un algoritmo de planificación de trayectorias con equilibrio energético (EMTSPA) para múltiples UAVs de transporte para resolver este problema de optimización multiobjeto. Los resultados experimentales muestran que el EMTSPA aumenta de forma efectiva el ratio de entrega de mensajes globales y disminuye el retraso de los mismos.

• Materias:Motores (Mecánica) Vehículo espacial Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Engines Space vehicles Aeronautical Engineering
• Palabras claves:uavs, longitud de la trayectoria planificada, energía, métodos de planificación de la trayectoria, problema de optimización multiobjeto, ratio de entrega de mensajes, menor energía inicial, búsqueda de uavs, energía inicial, algoritmo de planificación de la trayectoria
• Keywords:uavs, planned path length, energy, path planning methods, multiobject optimization problem, message delivery ratio, less initial energy, searching uavs, initial energy, path planning algorithm