Routing cooperativo per UAV e UGV

I veicoli aerei senza pilota (UAV) e i veicoli terrestri senza pilota (UGV) stanno diventando sempre più comuni in vari settori. Gli UAV possono volare ed sono ottimi per compiti come il rilievo e la ricognizione, mentre gli UGV possono trasportare più peso e lavorare più a lungo senza bisogno di ricaricarsi. Tuttavia, gli UAV hanno una durata della batteria limitata, il che limita quanto tempo possono operare. Una soluzione a questo problema è far ricaricare gli UAV usando gli UGV. Questo articolo esplora come possiamo pianificare in modo efficiente le rotte per UAV e UGV che lavorano insieme per coprire grandi aree, soprattutto quando il carburante è limitato.

#Il Problema

Gli UAV sono ottimi per compiti aerei, ma devono ricaricarsi spesso. Gli UGV possono viaggiare su terra e possono portare forniture di carburante più grandi, rendendoli ben adatti a supportare gli UAV nelle loro missioni. Tuttavia, hanno le loro sfide, come dover affrontare terreni accidentati e muoversi più lentamente degli UAV. Per sfruttare al meglio entrambi i tipi di veicoli, è necessario un approccio cooperativo. In questo assetto, gli UAV possono viaggiare verso luoghi lontani mentre gli UGV si muovono lungo il terreno per rifornire gli UAV secondo necessità.

L'obiettivo principale di questa pianificazione è creare una rotta che sia seguita sia dagli UAV che dagli UGV per completare i loro compiti in modo rapido ed efficace. Questo comporta capire dove gli UAV possono ricaricarsi, quando devono incontrare gli UGV e come entrambi i veicoli dovrebbero navigare al meglio le loro rotte.

#Lavori Correlati

Molti ricercatori hanno esaminato come gli UAV e gli UGV possano lavorare insieme in modo efficace. Alcuni studi si sono concentrati su come ricaricare gli UAV usando luoghi fissi, mentre altri hanno esplorato strategie più flessibili in cui gli UGV possono muoversi per fornire rifornimento in movimento. Tecniche come la programmazione a interi misti e gli algoritmi euristici sono state utilizzate per trovare soluzioni praticabili per questi problemi complessi.

Vari modelli e metodi sono stati sviluppati per affrontare le sfide della pianificazione cooperativa per UAV e UGV a combustibile limitato. Alcuni ricercatori hanno proposto framework di ottimizzazione a due livelli per affrontare questo problema suddividendolo in parti più piccole e gestibili. Altri metodi hanno esaminato come ottimizzare i compiti in base alle capacità e ai vincoli dei veicoli. Tuttavia, questi approcci possono essere complessi e potrebbero non sempre fornire soluzioni rapide.

#Framework Proposto

Per affrontare il problema della pianificazione delle rotte per UAV e UGV in modo efficace, introduciamo un framework di pianificazione multi-agente. Questo framework ha alcuni passaggi chiave:

1. Identificare le Fermate di Rifornimento: Prima, determinando le migliori località dove gli UAV possono ricaricarsi usando gli UGV. Questo si fa usando un metodo chiamato algoritmo del copertura minima, che aiuta a trovare i pochi e migliori luoghi per il rifornimento.

2. Pianificazione delle Rotte UGV: Dopo aver identificato queste fermate di rifornimento, creiamo una rotta per l'UGV. Questa rotta assicura che l'UGV viaggi in modo ottimale tra le fermate mentre copre anche i punti di incarico lungo il percorso.

3. Pianificazione delle Rotte UAV: Una volta stabilita la rotta dell'UGV, possiamo lavorare sulla rotta dell'UAV. La pianificazione della rotta dell'UAV tiene conto dei tempi in cui può ricaricarsi e dei punti che deve visitare.

4. Processo Iterativo: Questo processo viene ripetuto in modo iterativo. Man mano che l'UAV fornisce informazioni sulla sua rotta e sui tempi, possono essere apportati aggiustamenti alla rotta dell'UGV per una migliore coordinazione.

Strutturando la pianificazione in questo modo, possiamo sviluppare soluzioni efficaci per più scenari che mostrano i punti di forza di entrambi i veicoli che lavorano insieme.

#Descrizione del Compito

L'obiettivo principale è impostare una rotta che consenta sia agli UAV che agli UGV di visitare un elenco di località assegnate in modo efficiente. L'UAV deve ricaricarsi periodicamente dall'UGV, che agirà come una stazione di ricarica mobile mentre copre anche altre località a terra. Entrambi i veicoli partono dallo stesso punto e tornano lì dopo aver completato i loro compiti.

Per raggiungere questo obiettivo, dobbiamo identificare:

• Migliori Location per il Rifornimento: Dove dovrebbero incontrarsi i veicoli per garantire che l'UAV abbia abbastanza carburante per completare le sue rotte?
• Tempistiche per gli Incontri: Quando dovrebbero incontrarsi i veicoli per il rifornimento?
• Rotte Ottimali: Come possono entrambi i veicoli navigare i loro incarichi nel minor tempo possibile?

#Pianificazione delle Rotte UGV

Nella prima parte del nostro framework, stabiliremo le rotte UGV identificando prima le migliori località di rifornimento. Il movimento dell'UGV è pianificato in modo da fare fermate in questi punti di rifornimento. Questo può essere ottenuto trattandolo come un Problema del Viaggiatore di Commercio, dove l'obiettivo è trovare la rotta più breve possibile che visiti un insieme di punti.

Per creare la rotta dell'UGV:

1. Determinare i Punti di Rifornimento: L'UGV deve visitare determinate località dove può incontrare l'UAV per rifornirlo.
2. Mappare la Rotta: Usando questi punti, il percorso dell'UGV viene tracciato in modo efficiente per garantire che tutte le località siano coperte il più rapidamente possibile.
3. Calcolare i Tempi di Viaggio: Il tempo che ci vorrà per l'UGV per raggiungere questi punti viene calcolato in base alla sua velocità e alle località degli obiettivi di assegnazione.

#Pianificazione delle Rotte UAV

Una volta impostata la rotta dell'UGV, è il momento di pianificare la rotta dell'UAV. Questo comporta suddividere l'intero lavoro in parti più piccole, con ogni parte corrispondente a un segmento della rotta dell'UGV:

1. Suddividere in Sottoproblemi: Il compito complessivo viene diviso in base alle fermate di rifornimento identificate in precedenza.
2. Assegnare Punti di Incarico: Vengono fatte assegnazioni per quali punti l'UAV coprirà in ciascun segmento del viaggio.
3. Modellare come un Problema a Limiti Energetici: Ogni sottoproblema UAV viene trattato come un caso unico di un Problema di Routing dei Veicoli con limiti energetici e vincoli di tempo.

L'UAV deve quindi incontrarsi ai punti di rifornimento assicurandosi di avere abbastanza carburante per completare i compiti assegnati.

#Risultati dai Test

Il framework proposto è stato testato in vari scenari progettati su tre scale diverse:

1. Piccola Scala: In questi scenari, il routing cooperativo si è rivelato più efficiente in termini di tempo rispetto a quando l'UGV operava da solo. La cooperazione ha ridotto i tempi di completamento dei compiti di circa il 6% al 40%.

2. Media Scala: Sono stati osservati miglioramenti simili qui, con il tempo di routing cooperativo ridotto del 12% al 45%.

3. Grande Scala: Negli scenari più grandi, i tempi di completamento dei compiti non sono migliorati significativamente attraverso la cooperazione, a volte rendendo le rotte solo UGV più efficaci a causa dell'aumento dei tempi di attesa alle fermate di rifornimento.

In termini di consumo energetico, il routing cooperativo ha costantemente fornito risultati migliori rispetto alle rotte solo UGV. Il consumo energetico dell'UAV era inferiore per unità di distanza rispetto a quello dell'UGV, portando a risparmi complessivi in energia quando entrambi lavoravano insieme. I risparmi energetici variavano dal 28% al 58% negli scenari più piccoli e una riduzione del consumo di circa l'8% al 37% in quelli più grandi.

#Sfide e Considerazioni

Sebbene questo approccio cooperativo mostri promesse, ci sono ancora alcune sfide:

• Problemi di Tempismo: La coordinazione tra l'UAV e l'UGV alle fermate di rifornimento può introdurre ritardi. Se l'UAV consuma carburante più velocemente del previsto, potrebbe portare a tempi di attesa più lunghi.
• Gestione dell'Energia: Gestire i livelli di energia in modo efficace per entrambi i veicoli è cruciale. L'UAV non deve arrivare a un punto in cui ha troppo poco carburante prima di potersi ricaricare.
• Fattori Territoriali: Le condizioni del terreno possono influenzare la velocità dell'UGV e la sua capacità di raggiungere le fermate di rifornimento in tempo.

Questi aspetti devono essere considerati per garantire che il framework funzioni efficacemente nelle applicazioni del mondo reale.

#Conclusione

In sintesi, il routing cooperativo di UAV e UGV presenta una soluzione pratica per compiti che richiedono sia supporto aereo che terrestre, soprattutto in scenari con limiti di carburante. Il framework proposto offre un metodo chiaro per pianificare rotte che bilanciano i punti di forza di entrambi i tipi di veicoli per garantire un completamento efficiente dei compiti.

Con il continuo sviluppo delle tecnologie UAV e UGV, l'integrazione di algoritmi di routing più intelligenti e metodi di coordinazione dinamica potrebbe ulteriormente migliorare l'efficienza operativa. Il lavoro futuro esplorerà le capacità di sorveglianza persistente e affronterà la natura imprevedibile dei compiti, trovando potenzialmente modi per ottimizzare i tempi di attesa durante il rifornimento o utilizzarli per altri compiti utili.

Mostrando l'efficacia della combinazione di UAV e UGV, questo framework apre nuove possibilità per la loro applicazione in vari settori, dalle operazioni di ricerca e soccorso al monitoraggio agricolo e oltre.