Potential field method for persistent surveillance of multiple unmanned aerial vehicle sensors

Huang, Changxin; Li, Wei; Xiao, Chao; Liang, Binbin; Han, Songchen

doi:10.1177/1550147718755069

Cited by 12 publications

(6 citation statements)

References 29 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The global path optimization mainly includes the virtual potential field method, graph search algorithm, and group optimization algorithm. Huang et al [29] proposed a variable APF method to achieve path planning, collision avoidance, and formation of unmanned aerial vehicles in the area of concern, taking into account the coupling problem between unmanned aerial vehicle dynamics and path planning strategies. Wang et al [30] used the APF method to design a method for autonomous underwater vehicles to avoid collisions with the seabed and obstacles, but there is still a local minimum problem, and dynamic obstacle avoidance is not considered.…”

Section: Collision Avoidancementioning

confidence: 99%

Ship collision avoidance decision-making research in coastal waters considering uncertainty of target ships

Gao,

Zhang

2024

Brodogradnja

View full text Add to dashboard Cite

Ship collision avoidance has always been a concern and it is crucial for achieving safe navigation of ships at sea. There are many studies on ship collision avoidance in open water, but less attention on coastal waters considering the uncertainty of target ships due to the complexity of the environment and traffic flow. In this paper, collision avoidance decision-making research in coastal waters considering the uncertainty of target ships was proposed. Firstly, accurate ship trajectories are obtained by preprocessing the raw Automatic Identification System (AIS) data. Subsequently, the processed trajectories are clustered using the Ordering Points to Identify the Clustering Structure (OPTICS) algorithm and Hausdorff distance, acquiring a dataset for trajectory prediction of target ships. Then, a mixed Gaussian model is utilized to calculate the prior probability distribution of the prediction model, thus establishing a trajectory prediction model that considers the uncertainty of the target ship. Finally, ship maneuverability is simulated using the Mathematical Model Group (MMG) and Proportion Integration Differentiation (PID) models, and a collision avoidance decision-making model for ships is constructed. The proposed algorithm has been tested and verified in a case study. The results show that the approach effectively predicts the trajectory of the target ship and facilitates informed collision avoidance decision-making.

show abstract

Section: Collision Avoidancementioning

confidence: 99%

Ship collision avoidance decision-making research in coastal waters considering uncertainty of target ships

Gao,

Zhang

2024

Brodogradnja

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Оскільки штучні потенційні поля моделюють природу гравітаційного поля для тяжіння або відштовхування об'єктів, взаємодія з потенційним полем уможливлює моделювання взаємодії БПЛА в рої. Штучне силове поле [14], що створюється під впливом всіх об'єктів (БПЛА, цілі, перешкоди), є комбінацією окремих штучних силових полів:…”

Section: ìàñøòàáîâàíèé ãíó×êèé ìåòîä êåðóâàííß òðàªêòîðíèì ðóõîì áïëà...unclassified

Trajectory Movement Control of Unmanned Aerial Vehicles in a Swarm

Chepizhenko¹,

Pavlova²,

Skyrda³

2023

Kibern. vyčisl. teh.

View full text Add to dashboard Cite

На сьогоднішній день використання роїв безпілотних літальних апаратів (БПЛА) э ефективним для виконання завдань моніторингу великих площ земної поверхні та об'єктів інфраструктури, оброблення великих площ сільськогосподарських угідь, цифрового картографування, проєктування наземних об'єктів у 3D, планування та проектування будівельних робіт, моніторингу дорожнього покриття тощо. Важливим питанням тут є потенційне виникнення одночасних конфліктів між безпілотними літальними апаратами, які рухаються в рої. Метою роботи є розроблення масштабованого, гнучкого методу керування траєкторним рухом безпілотних літальних апаратів у рої на основі підходу штучних силових полів. Результати. Розробленому методу притаманні властивості масштабованості та гнучкості. Метод містить простий алгоритм керування, який дає змогу декільком БПЛА виконувати політ у складі рою за заданою траєкторією, виконуючи при цьому завдання розв'язання конфліктних ситуацій (попередження зіткнень між членами рою та зі статичними та динамічними перешкодами). Запропонований метод полягає в децентралізованому керуванні роєм в реальному масштабі часу. Результати моделювання показують, що запропонований метод підвищує ефективність формування рою і виконання польоту, а також забезпечує уникнення зіткнень БПЛА. Висновки. Запропонований метод добре масштабується та є придатним для керування роєм різних розмірів, також може бути застосований для керування роєм БПЛА з різни-64

show abstract

“…Different kinds of path seeds can be generated according to the environment map to cover the area. Huang et al [93] utilized the APF method to cover the area by the formation control of the multi-robot system. The simulation results proved that the approach achieves better area coverage and real-time planning.…”

Section: E Artificial Potential Fieldmentioning

confidence: 99%

A Comprehensive Review of Coverage Path Planning in Robotics Using Classical and Heuristic Algorithms

Mohd‐Mokhtar²,

2021

View full text Add to dashboard Cite

The small battery capacities of the mobile robot and the un-optimized planning efficiency of the industrial robot bottlenecked the time efficiency and productivity rate of coverage tasks in terms of speed and accuracy, putting a great constraint on the usability of the robot applications in various planning strategies in specific environmental conditions. Thus, it became highly desirable to address the optimization problems related to exploration and coverage path planning (CPP). In general, the goal of the CPP is to find an optimal coverage path with generates a collision-free trajectory by reducing the travel time, processing speed, cost energy, and the number of turns along the path length, as well as low overlapped rate, which reflect the robustness of CPP. This paper reviews the principle of CPP and discusses the development trend, including design variations and the characteristic of optimization algorithms, such as classical, heuristic, and most recent deep learning methods. Then, we compare the advantages and disadvantages of the existing CPP-based modeling in the area and target coverage. Finally, we conclude numerous open research problems of the CPP and make suggestions for future research directions to gain insights. INDEX TERMSCoverage path planning, exploration, heuristic algorithm, deep reinforcement learning.

show abstract

Potential field method for persistent surveillance of multiple unmanned aerial vehicle sensors

Cited by 12 publications

References 29 publications

Ship collision avoidance decision-making research in coastal waters considering uncertainty of target ships

Ship collision avoidance decision-making research in coastal waters considering uncertainty of target ships

Trajectory Movement Control of Unmanned Aerial Vehicles in a Swarm

A Comprehensive Review of Coverage Path Planning in Robotics Using Classical and Heuristic Algorithms

Contact Info

Product

Resources

About