ヒューリスティック戦略を用いたターゲット探索のためのマルチUAV分散協調カバレッジ

無人航空機（UAV）のグループを使用したターゲット探索のための協調カバレッジは、近年ますます注目を集めています。しかし、分散制御戦略と調整メカニズムの設計は依然として課題です。本論文では、マルチUAV協調カバレッジの問題を解決するために、分散型のオンラインヒューリスティック戦略を提案します。基礎として、各UAVは共有メモリなしでローカルに保存された行列の形式で確率グリッドマップを維持します。そして、UAVがオンラインで自己組織的に状態転送またはエリア転送の決定を行えるようにするために、2つの評価関数と関連する技術戦略を設計します。シミュレーション結果は、アルゴリズムが平行探索や内部螺旋探索などの幾何学的特徴を統合し、UAVの突然の故障、検出範囲の変化、ターゲットの移動などの要因によって干渉されないことを示しています。他の一般的に使用されるターゲット探索の方法と比較して、我々の戦略は高い探索効率、優れた堅牢性、およびフォールトトレランスを持っています。