Energy-aware coverage path planning for unmanned aerial vehicles

Abstract

O problema de Planejamento de Caminhos de Cobertura (PCC) é um subtópico de planejamento de movimento na robótica, onde é necessário construir um caminho para um robô para explorar cada local em um determinado cenário. Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) têm sido empregados em diversas aplicações relacionadas ao PCC. Apesar do progresso tecnológico relacionado à sistemas de controle e monitoramento de energia, uma das maiores limitações dos VANTs é o tempo de voo, especialmente em multirotores. Estes veículos possuem uma capacidade de carga limitada, o que consequentemente restringe as suas baterias. Desta forma, minimizar o consumo de energia destes veículos é fundamental para prolongar e garantir a missão de cobertura. O consumo de energia é usualmente associado ao número de manobras de virada em uma determinada trajetória. A maioria dos estudos na literatura visa minimizar estas manobras para economizar energia e, consequentemente, aumentar o tempo de voo. No entanto, fatores importantes são normalmente ignorados, como as fases de aceleração e desaceleração, a velocidade ótima para percorrer uma distância reta, e a velocidade de entrada e o ângulo de virada ao executar uma manobra. Sendo assim, este trabalho propõe soluções de planejamento de caminhos de cobertura com preocupação energética baseadas em padrões de voo, algoritmos completos e métodos inspirados em feromônios. As abordagens lidam com áreas de formato regular e irregular contendo informação parcial e completa e consideram o impacto de diferentes aspectos no consumo de energia dos VANTs, como distância percorrida, tempo de execução da missão, manobras de virada, velocidade ótima e condições externas. Primeiramente, apresentamos um algoritmo de planejamento de caminhos de cobertura em espiral com preocupação energética chamado E-Spiral. O padrão de voo executa a missão em áreas regulares que consistem em polígonos côncavos e convexos. A abordagem proposta leva em consideração requisitos de aplicação específicos, como a sobreposição e a resolução de imagens, para garantir um mapeamento completo da área em aplicações de fotogrametria. Além disso, o algoritmo explora um modelo de energia aprimorado para adotar velocidades ótimas em segmentos retos da rota para minimizar o consumo total de energia. Na sequência, apresentamos um algoritmo de planejamento de caminhos de cobertura baseado em grade com preocupação energética chamado EG-CPP. O algoritmo completo gera rotas de cobertura para missões de mapeamento em áreas irregulares contendo zonas de exclusão aérea. Nossa solução aprimora um método baseado em grade existente através da substituição de sua função de custo original baseada na soma dos ângulos por uma função de custo com preocupação energética. Como contribuição adicional, duas técnicas de poda aprimoram o desempenho do algoritmo. Esta melhora acelera o tempo computacional do algoritmo em até 99%, permitindo a exploração de todas as diferentes posições iniciais no cenário e economizando ainda mais energia. Por fim, apresentamos uma solução baseada em feromônios com preocupação energética para missões de patrulhamento chamada NC-Drone. A abordagem aperfeiçoa um método de busca em tempo real existente com o intuito de minimizar o número de manobras de virada enquanto mantém o comportamento imprevisível durante a cobertura. Propomos dois tipos de NC-Drone, um algoritmo centralizado e um decentralizado com algumas variações. Estas variações exploram uma representação em matriz para armazenar as células visitadas na memória do veículo. Elas também adotam esquemas de sincronização para compartilhar informações entre os VANTs. Também propomos estratégias cooperativas para aprimorar o algoritmo e explorar ainda mais o problema considerando aspectos relevantes, como tempo, incerteza e comunicação. Combinamos todas as estratégias do NC-Drone em uma única solução para o problema de patrulhamento. Portanto, as três novas soluções propostas são capazes de abordar com sucesso diversos aspectos relacionados a diferentes circunstâncias do problema de planejamento de caminhos de cobertura, avançando o estado-da-arte nesta área.