Routage coopératif pour les drones et les véhicules terrestres

Les Drones (UAVs) et les véhicules terrestres sans pilote (UGVs) deviennent de plus en plus courants dans divers domaines. Les UAVs peuvent voler et sont parfaits pour des tâches comme l'exploration et le recensement, tandis que les UGVs peuvent transporter plus de poids et travailler plus longtemps sans avoir besoin de recharger. Cependant, les UAVs ont une durée de vie de batterie limitée, ce qui restreint leur temps d'opération. Une solution à ce problème est de faire recharger les UAVs par les UGVs. Cet article examine comment on peut planifier efficacement les itinéraires des UAVs et UGVs ensemble pour couvrir de grandes zones, surtout quand le carburant est limité.

#Le Problème

Les UAVs sont super pour les tâches aériennes mais doivent se recharger souvent. Les UGVs peuvent se déplacer au sol et transporter plus de carburant, ce qui les rend bien adaptés pour soutenir les UAVs dans leurs missions. Cependant, ils ont leurs propres défis, comme gérer un terrain difficile et se déplacer plus lentement que les UAVs. Pour tirer le meilleur parti des deux types de véhicules, une approche coopérative est nécessaire. Dans ce cadre, les UAVs peuvent se rendre dans des endroits éloignés pendant que les UGVs se déplacent au sol pour ravitailler les UAVs selon les besoins.

L'objectif principal de cette planification est de créer un itinéraire que les UAVs et UGVs peuvent suivre pour accomplir leurs tâches rapidement et efficacement. Cela implique de comprendre où les UAVs peuvent se recharger, quand ils devraient rencontrer les UGVs, et comment les deux véhicules devraient naviguer au mieux sur leurs itinéraires.

#Travaux Connus

Beaucoup de chercheurs ont étudié comment les UAVs et les UGVs peuvent travailler ensemble efficacement. Certaines études se sont concentrées sur la façon de recharger les UAVs à des emplacements fixes, tandis que d'autres ont exploré des stratégies plus flexibles où les UGVs peuvent se déplacer pour fournir du ravitaillement à la volée. Des techniques comme la programmation en nombres entiers mixtes et des algorithmes heuristiques ont été utilisées pour trouver des solutions viables à ces problèmes complexes.

Divers modèles et méthodes ont été développés pour gérer les défis de la planification coopérative pour les UAVs et UGVs limités en carburant. Certains chercheurs ont proposé des cadres d'optimisation à deux niveaux pour aborder ce problème en le décomposant en parties plus petites et gérables. D'autres méthodes ont examiné comment optimiser les tâches en fonction des capacités et des contraintes des véhicules. Cependant, ces approches peuvent être complexes et ne donnent pas toujours des solutions rapides.

#Cadre Proposé

Pour aborder le problème de la planification des itinéraires pour les UAVs et UGVs efficacement, nous introduisons un cadre de planification multi-agents. Ce cadre comporte quelques étapes clés :

1. Identification des Arrêts de Ravitaillement : D'abord, nous déterminons les meilleurs endroits où les UAVs peuvent se recharger grâce aux UGVs. Cela se fait en utilisant un algorithme appelé l'algorithme de couverture de set minimum, qui aide à trouver les meilleurs emplacements pour le ravitaillement.

2. Planification des Itinéraires des UGVs : Après avoir identifié ces arrêts de ravitaillement, nous créons un itinéraire pour le UGV. Cet itinéraire s'assure que le UGV se déplace de manière optimale entre les arrêts tout en couvrant des points de tâches en cours de route.

3. Planification des Itinéraires des UAVs : Une fois l'itinéraire du UGV établi, nous pouvons travailler sur l'itinéraire de l'UAV. La planification de l'itinéraire de l'UAV prend en compte les moments où il peut se recharger et les points qu'il doit visiter.

4. Processus Itératif : Ce processus est répété de manière itérative. À mesure que l'UAV fournit des informations sur son itinéraire et son timing, des ajustements peuvent être faits à l'itinéraire du UGV pour une meilleure coordination.

En structurant la planification de cette manière, nous pouvons développer des solutions efficaces pour plusieurs scénarios qui montrent les forces des deux véhicules travaillant ensemble.

#Description de la Tâche

L'objectif principal est de mettre en place un itinéraire qui permet aux UAVs et UGVs de visiter une liste d'emplacements assignés de manière efficace. L'UAV doit se recharger périodiquement depuis le UGV, qui agira comme une station de chargement mobile tout en couvrant d'autres emplacements au sol. Les deux véhicules partent du même point et y retournent après avoir terminé leurs tâches.

Pour y parvenir, nous devons identifier :

• Meilleurs Lieux de Ravitaillement : Où les véhicules devraient-ils se rencontrer pour s'assurer que l'UAV a suffisamment de carburant pour compléter ses itinéraires ?
• Timing des Rencontres : Quand les véhicules devraient-ils se rencontrer pour le ravitaillement ?
• Itinéraires Optimaux : Comment les deux véhicules peuvent-ils naviguer dans leurs missions en le moins de temps possible ?

#Planification des Itinéraires des UGV

Dans la première partie de notre cadre, nous établissons les itinéraires des UGV en identifiant d'abord les meilleurs lieux de ravitaillement. Le mouvement du UGV est prévu de manière à faire des arrêts à ces points de ravitaillement. Cela peut être réalisé en le traitant comme un problème de voyageur de commerce, où l'objectif est de trouver le chemin le plus court qui visite un ensemble de points.

Pour créer l’itinéraire du UGV :

1. Déterminer les Points de Ravitaillement : Le UGV doit visiter certains endroits où il peut rencontrer l'UAV pour le ravitailler.
2. Tracer l'Itinéraire : En utilisant ces points, le chemin du UGV est tracé efficacement pour s'assurer que tous les emplacements sont couverts le plus rapidement possible.
3. Calculer les Temps de Voyage : Le temps nécessaire au UGV pour atteindre ces points est calculé en fonction de sa vitesse et des emplacements des cibles d'affectation.

#Planification des Itinéraires des UAV

Une fois l'itinéraire du UGV fixé, il est temps de planifier l'itinéraire de l'UAV. Cela implique de décomposer l'ensemble du travail en parties plus petites, chacune correspondant à un segment de l'itinéraire du UGV :

1. Diviser en Sous-Problèmes : La tâche globale est divisée en fonction des arrêts de ravitaillement identifiés plus tôt.
2. Assigner des Points de Tâches : Des affectations sont faites pour quels points l'UAV couvrira dans chaque segment du trajet.
3. Modéliser comme un Problème à Contrainte Énergétique : Chaque sous-problème de l'UAV est traité comme un cas unique d'un problème de routage de véhicule avec des limites d'énergie et des contraintes de temps.

L'UAV doit alors se rencontrer aux points de ravitaillement tout en s'assurant qu'il a suffisamment de carburant pour compléter ses tâches assignées.

#Résultats des Tests

Le cadre proposé a été testé dans divers scénarios conçus à trois échelles différentes :

1. Petite Échelle : Dans ces scénarios, le routage coopératif s'est avéré plus efficace en termes de temps que lorsque le UGV opérait seul. La coopération a réduit le temps d'achèvement des tâches d'environ 6% à 40%.

2. Échelle Moyenne : Des améliorations similaires ont été observées ici, avec le temps de routage coopératif réduit de 12% à 45%.

3. Grande Échelle : Dans des scénarios plus grands, les temps d'achèvement des tâches ne se sont pas améliorés de manière significative grâce à la coopération, rendant parfois les itinéraires uniquement UGV plus efficaces en raison des temps d'attente accrus aux arrêts de ravitaillement.

En termes de consommation d'énergie, le routage coopératif a systématiquement donné de meilleurs résultats que les itinéraires uniquement UGV. L'utilisation d'énergie de l'UAV était moindre par unité de distance comparée à celle du UGV, conduisant à des économies d'énergie globales lorsque les deux ont travaillé ensemble. Les économies d'énergie allaient de 28% à 58% dans les scénarios plus petits et une réduction de la consommation d'environ 8% à 37% dans les plus grands.

#Défis et Considérations

Bien que cette approche coopérative montre des promesses, certains défis restent :

• Problèmes de Timing : La coordination entre l'UAV et le UGV aux arrêts de ravitaillement peut introduire des retards. Si l'UAV consomme du carburant plus vite que prévu, cela pourrait entraîner des temps d'attente plus longs.
• Gestion de l'énergie : Gérer efficacement les niveaux d'énergie pour les deux véhicules est crucial. L'UAV ne doit pas atteindre un point où il a trop peu de carburant avant de pouvoir recharger.
• Facteurs de Terrain : Les conditions du sol peuvent affecter la vitesse du UGV et sa capacité à atteindre les arrêts de ravitaillement à temps.

Ces aspects doivent être pris en compte pour s'assurer que le cadre fonctionne efficacement dans des applications réelles.

#Conclusion

En résumé, le routage coopératif des UAVs et UGVs présente une solution pratique pour les tâches nécessitant un soutien aérien et terrestre, surtout dans des scénarios avec des limitations de carburant. Le cadre proposé offre une méthode claire pour planifier des itinéraires qui équilibrent les forces des deux types de véhicules pour assurer l'achèvement efficace des tâches.

Alors que les technologies UAV et UGV continuent d'évoluer, incorporer des algorithmes de routage plus intelligents et des méthodes de coordination dynamiques pourrait encore améliorer l'efficacité opérationnelle. Les travaux futurs exploreront des capacités de surveillance persistantes et traiteront la nature imprévisible des tâches, cherchant potentiellement des moyens d'optimiser les temps d'attente pendant le ravitaillement ou de les utiliser pour d'autres tâches bénéfiques.

En montrant l'efficacité de la combinaison des UAVs et UGVs, ce cadre ouvre de nouvelles possibilités pour leur application dans divers domaines, des opérations de recherche et sauvetage à la surveillance agricole et au-delà.