[논문 리뷰] Algorithms for Routing of Unmanned Aerial Vehicles with Mobile Recharging Stations and for Package Delivery.

Kevin Yu, Ashish Kumar Budhiraja외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 31.

Robotic Path Planning Algorithms인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 배터리 제약을 고려하여 미션 시간을 최소화하는 UAV 최적 경로 계획을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이동식 재충전 정류장(UGV)과 정적 충전 지점과 함께 사용되며, 일반화된 TSP(GTSP)를 활용하여 UAV 순회 경로, UGV 경로, 재충전 위치를 공동으로 계획한다. 중간 규모의 인스턴스에 대해 실용적인 시간 내에 최적 해를 도출하며, 패키지 배달 시나리오로도 확장 가능하다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다수의 장소를 방문해야 하는 미션 중 UAV의 배터리 고갈 문제를 해결하기 위해.
• UAV 순회 순서, 재충전 위치, UGV(이동식 재충전 정류장) 경로를 공동으로 최적화하기 위해.
• UAV 및 UGV 경로 계획과 함께 정적 재충전 정류장의 최적 배치를 결정하기 위해.
• UGV를 이동형 창고로 활용하는 UAV 기반 패키지 배달에 프레임워크를 확장하기 위해.
• 에너지 제약 및 이동성 제약 하에서 NP-완전 문제에 대한 실용적이고 최적의 해를 제공하기 위해.

제안 방법

• 재충전이 가능한 UAV 경로 계획 문제를 일반화된 TSP(GTSP)로 수식화하여 방문 순서, 재충전 지점, UGV 경로를 공동으로 최적화한다.
• 미션 중 정적 정류장 또는 이동식 UGV에서의 재충전을 요구함으로써 UAV의 에너지 제약을 모델링한다.
• UGV 경로 계획을 GTSP 프레임워크에 통합하여 최적의 착륙 및 재충전 위치를 결정한다.
• NP-완전 문제임에도 불구하고 정확한 GTSP 솔버를 활용하여 최적의 순회 경로를 계산한다.
• UGV를 UAV가 패키지를 하역하고 재충전할 수 있는 이동형 기지로 모델링하여 패키지 배달에 적합한 알고리즘으로 변형한다.
• 실제 문제 인스턴스에서 성능과 실행 시간을 평가하기 위해 시뮬레이션을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 배터리 수명을 고려하여 UAV를 다수의 장소를 방문하도록 최적 경로로 배치할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 정적 재충전 정류장과 이동식 UGV 재충전 플랫폼의 최적 배치 및 조율 방법은 무엇인가?
• RQ3 UAV 및 UGV 경로를 공동으로 계획하여 미션 시간을 최소화할 수 있는가?
• RQ4 정적 정류장과 비교할 때 이동식 재충전 정류장의 사용이 미션 실행 가능성과 소요 시간에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 제안된 프레임워크는 UGV를 이동형 허브로 활용하여 UAV 기반 패키지 배달을 지원하도록 확장할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 GTSP 기반 접근법은 문제의 NP-완전성에도 불구하고 최적의 UAV 및 UGV 순회 경로를 도출한다.
• 시뮬레이션 결과, 실용적인 크기의 문제 인스턴스에 대해 수용 가능한 실행 시간을 확보하였다.
• 이동식 UGV를 재충전 플랫폼로 통합함으로써 정적 정류장에만 의존하는 경우보다 더 장거리 미션을 수행할 수 있었다.
• UGV를 이동형 창고로 모델링하여 프레임워크가 UAV 패키지 배달로 성공적으로 확장되었다.
• UAV 경로, 재충전, UGV 이동을 공동으로 최적화함으로써 순차적 계획보다 미션 완료 시간이 감소하였다.