[論文レビュー] Algorithms for Routing of Unmanned Aerial Vehicles with Mobile Recharging Stations and for Package Delivery.

Kevin Yu, Ashish Kumar Budhiraja+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2017

Robotic Path Planning Algorithms被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、電池の制約を考慮しながらミッション時間を最小化するための、無人航空機（UAV）の最適ルーティング手法を提案する。移動式充電ステーション（UGV）と固定式充電ポイントを用い、一般化TSP（GTSP）を用いてUAVの巡回ルート、UGVの経路、充電位置を統合的に最適化することで、中規模のインスタンスにおいて実用的な時間で最適解を達成し、パッケージ配送のシナリオへも応用可能である。

ABSTRACT

We study the problem of planning tours for an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to visit a given set of sites in the least amount of time. This is the classic Traveling Salesperson Problem (TSP). UAVs have limited battery life and as a result may not be able to visit all the points on a single charge. We envision scenarios where the UAVs can be recharged along the way either by landing on stationary recharging stations or on Unmanned Ground Vehicles (UGVs) acting as mobile recharging stations. We present an algorithm to find the optimal tours to determine not only the order in which to visit the sites but also when and where to land on the UGV to recharge. Our algorithm plans tours for the UGVs as well as determines best locations to place stationary charging stations. While the problem we study is NP-Hard, we present a practical solution using Generalized TSP that finds the optimal solution (albeit in possibly exponential worst-case running time). Our simulation results show that the running time is acceptable for reasonably sized instances in practice. We also show how to modify our algorithms to plan for package delivery with UAVs using UGVs as mobile warehouses.

研究の動機と目的

• 複数の地点を訪問するミッション中にUAVの電池が切れてしまう問題に取り組む。
• UAVの巡回順序、充電地点、UGV（移動式充電ステーション）の経路を統合的に最適化する。
• UAVとUGVのルーティングに加え、固定式充電ステーションの最適配置を決定する。
• UGVを移動式倉庫として用いることで、UAVベースのパッケージ配送にフレームワークを拡張する。
• エネルギー制約と移動制約の下でのNPハードなルーティング問題に対して、実用的で最適な解決策を提供する。

提案手法

• 再充電を伴うUAVルーティング問題を一般化TSP（GTSP）として定式化し、訪問順序、充電地点、UGVの経路を統合的に最適化する。
• UAVのエネルギー制約を、固定式ステーションまたは移動式UGVでのミッション中再充電を要件としてモデル化する。
• UGVの経路計画をGTSPフレームワークに統合し、最適な着陸および充電位置を特定する。
• NPハードであるにもかかわらず、正確なGTSPソルバーを用いて最適な巡回ルートを計算する。
• UGVをUAVの移動式拠点としてモデル化することで、アルゴリズムをパッケージ配送用途に適応させる。
• 実際の問題インスタンスを用いたシミュレーションにより、性能と実行時間を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 限られたバッテリー容量を有するUAVが複数の地点を効率的に訪問するには、どのように最適ルートを設計できるか？
• RQ2 固定式充電ステーションの最適配置と、移動式UGV充電プラットフォームの最適連携はどのように行うか？
• RQ3 UAVとUGVの経路をどのように統合的に計画することで、ミッション時間を最小化できるか？
• RQ4 固定式ステーションと比較して、移動式充電ステーションを用いることでミッションの実現可能性と所要時間にどのような影響を与えるか？
• RQ5 提案されたフレームワークは、UGVを移動式ハブとして用いるUAVパッケージ配送をサポートするために拡張可能か？

主な発見

• 提案されたGTSPベースの手法は、問題がNPハードであるにもかかわらず、最適なUAVおよびUGVの巡回ルートを達成する。
• シミュレーション結果から、実用的なサイズの問題インスタンスにおいて、許容できる実行時間が得られた。
• 移動式UGVを充電プラットフォームとして統合することで、固定式ステーションのみに依存する場合よりも長時間のミッションが可能になった。
• UGVを移動式倉庫としてモデル化することで、UAVパッケージ配送へのフレームワークの拡張に成功した。
• UAVルーティング、充電、UGV移動の統合最適化により、逐次計画に比べてミッション完了時間が短縮された。