スマート農業のための機械学習と群知能を活用したUAVパスプランニングモデル

スマート農業は、精密農業を通じて伝統的な農業方法を革新し、資源の使用を最適化し、収量を向上させています。特に無人航空機（UAV）やドローンの登場による技術の統合により、現代農業は作物管理の効率化、リアルタイムデータ収集、持続可能な実践において新たな高みを達成しました。UAVは作物の健康、土壌の状態、およびターゲット資源の適用に関する空中の洞察を提供し、持続可能な農業を促進する重要な役割を果たしています。しかし、動的な農業地帯を効率的に航行することは、特にパスプランニングにおいて課題をもたらします。従来のグリッドベースのモデルには利点がありますが、現代農場の複雑さは、より適応的なモデルを求めています。本研究では、UAVのための階層的パスプランニングフレームワークを導入し、全体計画に「ファジィロジックを使用した強化遺伝的アルゴリズム」を、リアルタイムの局所調整に「改善されたD*アルゴリズム」を組み合わせています。この二層アプローチは、効率的で安全、かつエネルギーを節約するUAV経路を確保し、UAVベースのスマート農業における重要な進展を示しています。