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Unbemannte Luftfahrtsysteme (UAS) haben große Popularität in der Landschaftsüberwachung, 3D-Kartierung, Suche und Rettung und anderen Bereichen gewonnen. Vorhandene Studien zur Pfadplanung von UAS in diesen Missionen berücksichtigen nur eine einzelne zu prüfende Region. Es kommt jedoch häufig vor, dass mehrere Regionen bei der Durchführung einer realen Mission berücksichtigt werden müssen. Wie man den optimalen Pfad für das UAS entwirft, um mehrere Regionen abzudecken, ist daher entscheidend. Aus strategischer Sicht kann ein solches Problem als eine Variante des Problems des reisenden Handelsreisenden (TSP) betrachtet werden, kombiniert und erweitert mit dem Problem der Abdeckungswegplanung (CPP). Obwohl TSP und CPP ausführlich untersucht wurden, hat ihre Kombination, die hier den Namen TSP-CPP trägt, keine Aufmerksamkeit erhalten. In diesem Schreiben wird eine erste Studie durchgeführt, wie man dieses Problem formulieren und lösen kann. Zwei neuartige Ansätze, einschließlich eines rasterbasierten Ansatzes und eines auf dynamischer Programmierung basierenden Ansatzes, werden vorgestellt, um die (nahezu) optimale Lösung zu finden. Sowohl numerische Analysen als auch Simulationsstudien werden durchgeführt, um die Optimalität und Effizienz der vorgeschlagenen TSP-CPP-Ansätze zu beweisen und zu veranschaulichen.
Xie et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.