Det sammanflätade uppgiftstilldelnings- och rörelseplaneringsproblemet med att tilldela ett team av fastbevingade obemannade luftfartyg till en uppsättning prioriterade mål i en miljö med hinder tas upp. Det antas att målplatserna och de inledande prioriteringarna bestäms med hjälp av ett nätverk av obevakade marksensorer som används för att upptäcka potentiella hot i restriktionszoner. Målen kännetecknas av en tidsvarierande nivå av betydelse, och tidsbegränsningar måste uppfyllas innan ett fordon tillåts besöka ett specifikt mål. Det antas att fordonen bär på kroppsfasta sensorer och att de därmed måste närma sig ett bestämt mål när de flyger rakt och jämnt. De fastvingade flygfordonen är modellerade som Dubins-fordon, dvs. med konstant hastighet och minsta svängradiebegränsning. Det undersökta integrerade problemet med uppgiftstilldelning och rörelseplanering ställs i form av ett beslutsträd, och två sökalgoritmer föreslås: en uttömmande algoritm som förbättrar över tid och ger den lägsta kostnadslösningen, kodad i trädet, och en girig algoritm som ger en snabb genomförbar lösning. För att uppfylla målets tidsbegränsning för besök, tillhandahålls en banförlängning rörelseplaneringsalgoritm mitt bland hinder. Med hjälp av simuleringar jämförs, utvärderas och exemplifieras algoritmernas prestanda.
Spårförlängningsalgoritm mitt bland hinder och två uppgiftstilldelningsalgoritmer ges i REF för att förverkliga prioriterade mål och rörelseplanering för UAVs.
UAVs Task and Motion Planning in the Presence of Obstacles and Prioritized Targets
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}