O artigo apresenta um algoritmo para planejar rotas de levantamento de campos agrícolas na presença de obstáculos, projetado para abordar tarefas de agricultura de precisão. Ao contrário dos métodos clássicos, que geralmente são limitados a uma travessia em zigue-zague (Zamboni) simples e a uma evasão básica de obstáculos com base em perímetros, o algoritmo proposto considera veículos aéreos não tripulados (VANTs) heterogêneos de diferentes tipos, alcances, custos e velocidades, junto com uma plataforma móvel terrestre que possibilita decolagens e pousos de drones em múltiplos pontos ao longo da estrada. A inovação-chave reside em um procedimento de otimização em duas etapas: inicialmente, um conjunto aleatório de divisões de campo em múltiplos subpolígonos com proporções de área predefinidas (considerando obstáculos internos) é gerado. Subsequentemente, a divisão ótima é selecionada e, com base nisso, um algoritmo genético é aplicado para otimizar parâmetros de voo, incluindo ângulo de voo, pontos de entrada, composição e sequência de lançamentos de drones, e a rota da plataforma terrestre. Essa abordagem alcança uma cobertura mais localizada de segmentos individuais do campo, com cada segmento atendido por um tipo de drone apropriado, enquanto também permite um movimento flexível da plataforma terrestre, reduzindo assim voos desnecessários. Isso reduz o custo da cobertura em 10 a 30% em alguns casos. A seção conclusiva discute direções futuras, incluindo a incorporação de considerações de terreno tridimensional, fatores dinâmicos (como condições climáticas em mudança e paradas de drones devido a problemas técnicos) e evitamento automatizado de colisões em segmentos de rota que se cruzam.
Yakunin et al. (Qui,) estudaram essa questão.