I detta dokument studerar vi problemet med att styra ett team av obemannade luftfarkoster (UAV) mot en statisk konfiguration som maximerar synligheten av en 3D-miljö. UAV antas vara utrustade med visuella sensorer som begränsas av ett maximalt sensorintervall och förkunskaperna om miljön anses vara mycket glesa. För att lösa detta problem online, kan derivatfria mätningsbaserade optimeringsalgoritmer antas, även om de är starkt begränsade av lokal optimalitet. För att övervinna denna begränsning föreslår vi att man utnyttjar den partiella initiala kunskapen om miljön för att hitta lämpliga initiala konfigurationer från vilka agenterna startar den lokala optimeringen. I synnerhet föreslås en begränsad centroidal Voronoi tessellation på en grov approximation av ytan för att täcka. Agentens beteende är så baserat på en tvåstegsoptimeringsmetod, där en stokastisk optimeringsalgoritm baserad på den on-line förvärvade informationen följer den geometriska-baserade initieringen. Algoritmprestandan utvärderas i simulering och i synnerhet den förbättring av lösningen som Voronoi tessellationen medför med avseende på olika initieringar analyseras.
I REF har en begränsad Centroidal Voronoi tessellation på en grov approximation av ytan för att täcka har föreslagits.
Multi-UAV Visual Coverage of Partially Known 3D Surfaces: Voronoi-based Initialization to Improve Local Optimizers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}