[논문 리뷰] Persistent Multi-UAV Surveillance with Data Latency Constraints

Jürgen Scherer, Bernhard Rinner|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 02.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 22인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 다중 UAV 감시 시스템을 제안하며, 감시 위치에 대한 방문 간의 공백 시간(이완 시간)을 최소화하면서도 데이터 지연 시간—데이터 캡처에서 기지국으로의 전달까지의 시간—이 사전 정의된 경계 내에 유지되도록 한다. 최소 지연 경로(Minimum-Latency Paths, MLPs)를 사용하여 UAV들이 협동적으로 데이터를 저장하고 전달함으로써 기지국으로의 직접 이동을 피한다. 시뮬레이션 결과, MILC-H2는 다른 히우리스틱보다 우수한 성능을 보이며 최악의 이완 시간을 최적화된 UAV 조율을 통해 감소시킨다.

ABSTRACT

We discuss surveillance with multiple unmanned aerial vehicles (UAV) that minimize idleness (the time between consecutive visits of sensing locations) and constrain latency (the time between capturing data at a sensing location and its arrival at the base station). This is important in persistent surveillance scenarios where sensing locations should not only be visited periodically, but the captured data also should reach the base station in due time even if the area is larger than the communication range. Our approach employs the concept of minimum-latency paths (MLP) to guarantee that the data reaches the base station within a predefined latency bound. To reach the bound, multiple UAVs cooperatively transport the data in a store-and-forward fashion. Additionally, MLPs specify a lower bound for any latency minimization problem where multiple mobile agents transport data in a store-and-forward fashion. We introduce three variations of a heuristic employing MLPs and compare their performance in a simulation study. The results show that extensions of the simplest of our approaches, where data is transported after each visit of a sensing location, show improved performance and the tradeoff between latency and idleness.

연구 동기 및 목표

• UAV가 범위 제한으로 인해 기지국과 직접 통신을 유지할 수 없는 대규모 영역에서의 지속적 감시 문제를 해결하기 위해.
• 감시 위치에 대한 연속적인 방문 간의 공백 시간(이완 시간)을 최소화하면서도 사용자가 정의한 경계 내에서 데이터 지연 시간이 유지되도록 하기 위해.
• 각 UAV가 기지국으로 직접 이동하는 대신 UAV들이 협동적으로 데이터를 저장하고 전달하는 방식을 통해 효율적인 데이터 전달을 가능하게 하기 위해.
• 최소 지연 경로(Minimum-Latency Paths, MLPs) 기반의 히우리스틱 알고리즘을 개발하고 평가하여 다중 UAV 시스템에서 이완 시간과 지연 시간의 균형을 이루기 위해.

제안 방법

• 시스템은 최소 지연 경로(Minimum-Latency Paths, MLPs)를 사용하여 데이터가 사전 정의된 지연 경계 내에서 기지국에 도달하도록 보장하며, 이는 이동 에이전트를 포함한 지연 시간 최소화 문제에 대한 하한을 형성한다.
• 세 가지 히우리스틱(MILC-H1, MILC-H2, MILC-H3)을 제안하며, 감시 위치 방문 후 데이터를 MLP에 따라 언제 그리고 어떻게 전달할지를 달리한다.
• UAV들은 모든 감시 위치를 방문하기 위해 지속적인 TSP 기반 투어를 따르며, 통신 범위를 활용해 중간 UAV들을 통해 데이터를 전달한다.
• 다양한 통신 범위, 지연 제약 조건, UAV 수, 전송 시간을 가진 시뮬레이션을 통해 히우리스틱을 평가한다.
• 임무 시작 전에 중심 집중식 경로 계획을 통해 UAV들을 감시 및 데이터 전달 팀으로 분할한다.
• 성능는 최악의 이완 시간(Worst-Case Idleness, WI)을 측정하며, 낮은 값일수록 방문 빈도와 데이터 전달 속도 사이의 균형이 우수함을 의미한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 UAV 시스템은 지속적 감시 중에 이완 시간을 최소화하면서도 데이터 지연 시간을 특정 경계 내에 유지할 수 있는가?
• RQ2 통신 범위, 지연 제약 조건, UAV 수가 데이터 전달 히우리스틱의 성능에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 다른 데이터 전달 전략(예: 즉시 전달 대비 지연 전달)은 이완 시간과 지연 시간 사이의 트레이드오프에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 최소 지연 경로(Minimum-Latency Paths, MLPs)는 저장-전달 방식의 UAV 데이터 전달에서 지연 시간을 이론적으로 경계짓는 데 기초가 될 수 있는가?

주요 결과

• 모든 시뮬레이션에서 데이터를 각 방문 후 즉시 전달하는 기본 히우리스틱인 MILC-H1가 가장 열 劣한 성능을 보이며, 성능 기준 기준선으로 기능한다.
• MILC-H2는 MILC-H1 및 MILC-H3를 계속해서 능가하며, 지연 제약 조건, 통신 범위, UAV 수가 증가할수록 최악의 이완 시간(Worst-Case Idleness, WI)이 낮아진다.
• MLP 간선의 전송 시간이 증가할 경우 MILC-H2는 MILC-H1 및 MILC-H3보다 더 큰 영향을 받는다(누적 전달 지연으로 인해)지만 여전히 전체적으로 더 나은 성능을 유지한다.
• 높은 지연 제약 조건(예: L^constr = 24)에서는 MILC-H3가 가장 우수한 성능을 보이며, 이는 한 UAV가 복수의 감시 위치를 방문한 후 복귀함으로써 효율적인 부분순환 기반 전달이 가능하기 때문이다.
• 지연 제약 조건이 증가함에 따라 MILC-H2 및 MILC-H3의 최악의 이완 시간은 개별 UAV가 데이터를 직접 기지국으로 전달할 수 있는 최적 값에 가까워진다.
• 경로 계획에서 부분순환 수는 성능과 밀접한 관련이 있으며, 특히 MILC-H3의 경우 투어를 분할하여 공백 시간을 줄이는 데 유리하다.