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实时 22:15:21
English(EN) Dynamic UGV-UAV Cooperative Path Planning in Uncertain Environments

无人车-无人机在不确定环境中协同规划路径以应对灾害响应

研究人员开发了一个新的框架,用于在不确定环境中进行无人地面车辆(UGV)和无人机(UAV)之间的协同路径规划。该系统专为灾害响应等场景设计,其中UGV需要导航未知道路网络。UAV动态检查环境以识别无法通行的路线,从而使UGV能够找到安全路径。研究评估了包括双向方法在内的策略以及使用多架UAV的影响,发现双向方法最有效,而多架UAV则以计算成本为代价缩短了旅行时间。 AI

影响 引入了一个在不确定环境中自主导航的新颖框架,有可能提高灾害响应和物流的效率。

排序理由 这是一篇详细介绍协同路径规划新框架的研究论文。

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无人车-无人机在不确定环境中协同规划路径以应对灾害响应

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Srinivas Akella ·

    不确定环境下的动态无人车-无人机协同路径规划

    This paper addresses the Dynamic UGV-UAV Cooperative Path Planning (DUCPP) problem involving one unmanned ground vehicle (UGV) assisted by one or more unmanned aerial vehicles (UAVs) operating on an uncertain road network with potentially impassable edges. DUCPP is particularly r…