ABSTRACT Användningen av obemannade luftfartyg (UAV) har ansetts vara en effektiv plattform för övervakning av kritisk infrastruktur som spänner över geografiska områden. UAV:er har också visat sig vara ytterst genomförbara när de samlar in data på grund av de breda trådlösa sensornätverk där de verkar. Baserat på miljöinformation som förbjudet luftrum, geolokaliseringsförhållanden, flygrisk och statistik över sensoranvändning har vi utvecklat en optimal mekanism för planering av flygvägar genom att använda multiobjektiva bioinspirerade algoritmer. I detta papper får vi först dataanalyspunkter från hela sensorfältet, där UAV kommunicerar med sensorer för att få sensordata, sedan bestämmer vi den bästa flygbanan mellan närliggande förvärvspunkter. Med hjälp av den föreslagna gemensamma genetiska algoritmen och myrkolonioptimering från möjliga UAV flygvägar, väljs en optimal en i enlighet med avkänning, energi, tid och risk verktyg. Simuleringsresultaten visar att vår metod kan ge dynamisk miljöanpassning och stor nytta i olika praktiska situationer. INDEX TERMS Bioinspirerade algoritmer, multimål, optimal bana, sensornätverk, obemannade luftfartyg.
Yang och Yoo REF förvärvade data avkänningspunkter från hela sensorfältet, där UAV kommunicerar med sensorer för att få sensordata, sedan bestämde den bästa flygbanan mellan angränsande förvärvspunkter.
Optimal UAV Path Planning: Sensing Data Acquisition Over IoT Sensor Networks Using Multi-Objective Bio-Inspired Algorithms
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}