The ability to efficiently plan and execute automated and precise search missions using unmanned aerial vehicles (UAVs) during emergency response situations is imperative. Precise navigation between obstacles and time-efficient searching of 3D structures and buildings are essential for locating survivors and people in need in emergency response missions. In this work we address this challenging problem by proposing a unified search planning framework that automates the process of UAV-based search planning in 3D environments. Specifically, we propose a novel search planning framework which enables automated planning and execution of collision-free search trajectories in 3D by taking into account low-level mission constrains (e.g., the UAV dynamical and sensing model), mission objectives (e.g., the mission execution time and the UAV energy efficiency) and user-defined mission specifications (e.g., the 3D structures to be searched and minimum detection probability constraints). The capabilities and performance of the proposed approach are demonstrated through extensive simulated 3D search scenarios.


翻译:在应急响应情况下,利用无人机高效规划和执行自动化且精准的搜索任务至关重要。精确地穿越障碍物导航以及高效搜索三维结构与建筑物,对于在应急响应任务中定位幸存者和需要帮助的人员必不可少。本文通过提出一种统一的搜索规划框架来应对这一具有挑战性的问题,该框架能够自动化基于无人机的三维环境搜索规划过程。具体而言,我们提出了一种新颖的搜索规划框架,该框架通过考虑低层次任务约束(例如无人机动力学与感知模型)、任务目标(例如任务执行时间与无人机能效)以及用户定义的任务规格(例如待搜索的三维结构及最小检测概率约束),实现了三维空间中无碰撞搜索轨迹的自动化规划与执行。通过广泛的三维搜索场景仿真,展示了所提方法的能力与性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

《战斗模拟的自动火力支援规划》美海军
专知会员服务
80+阅读 · 2023年3月8日
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
机器学习组合优化
专知会员服务
112+阅读 · 2021年2月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
27+阅读 · 2023年1月5日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
3+阅读 · 今天8:04
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:59
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
3+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
10+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
9+阅读 · 7月26日
相关VIP内容
《战斗模拟的自动火力支援规划》美海军
专知会员服务
80+阅读 · 2023年3月8日
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
机器学习组合优化
专知会员服务
112+阅读 · 2021年2月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员