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이 연구는 다중 UAV 플랫폼에서의 공동 작업 할당 및 경로 계획 문제에 대한 효율적이고 구현 가능한 솔루션을 제공합니다. 작업과 관련된 감지 요구 사항은 커버리지/감지 제약이 있는 전통적인 차량 경로 문제의 이상한 변형을 야기합니다. 여러 다중 로봇 경로 계획 문제의 경우처럼, 우리의 문제는 mTSP 문제로 축소됩니다. 문제와 관련된 계산적 도전 과제를 다루기 위해, 우리는 차량 경로 문제와 목표 할당 문제를 분리하는 계층적 솔루션을 제안합니다. 할당 문제에 대한 실질적인 솔루션으로, 우리는 로봇의 수와 위치에서 시간적 불확실성을 통합하는 클러스터링 기법을 사용합니다. 마지막으로, 우리는 제안된 기술을 우리의 다중 쿼드콥터 플랫폼에서 구현합니다.
Mandal et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.