Mapas de probabilidad y estrategias de búsqueda para la búsqueda automatizada de UAV en el Mar de Wadden

Las operaciones de búsqueda y rescate (SAR) con vehículos aéreos no tripulados (UAV) han sido objeto de numerosos estudios científicos. Su efectividad depende de una planificación de ruta inteligente y eficiente. No solo pueden ahorrar recursos costosos, sino que pueden minimizar los riesgos potenciales para el equipo de rescate. Este artículo trata sobre la planificación de rutas óptimas para operaciones de UAV-SAR automatizadas, adaptadas específicamente al desafiante entorno intermareal del Mar de Wadden. El objetivo es minimizar el tiempo de búsqueda y maximizar la probabilidad de descubrimiento de personas perdidas (LP) con estrategias de planificación de rutas inteligentes para UAV. Para lograr esto, primero se genera un mapa de probabilidad (PM) dinámico de la posible ubicación de la persona perdida. Se evalúan dos métodos distintos para este propósito: simulaciones de Monte Carlo (MCS) y un modelo de cadena de Markov (MAC) más eficiente. El PM luego informa directamente el proceso de toma de decisiones del UAV. Luego, varias estrategias de búsqueda automatizadas se evalúan y comparan sistemáticamente en un estudio de simulación integral, desde patrones de cobertura simples hasta algoritmos avanzados impulsados por PM. Los PM generados por MAC demuestran proporcionar una base rápida y confiable para aplicaciones críticas en tiempo como las operaciones de SAR. Además, las estrategias de búsqueda basadas en PM superan los patrones de búsqueda estándar, especialmente en regiones de búsqueda más grandes. Además, la evaluación se extiende a escenarios de múltiples UAV, mostrando en este caso que un enfoque de segmentación de área es el más efectivo. Los resultados validan y proporcionan una contribución considerable para un marco eficiente y crítico en tiempo para el despliegue de UAV en operaciones SAR complejas del mundo real.