Modelado y optimización de misiones de búsqueda de objetivos mediante UAVs

• Sara Pérez-Carabaza ^[1] ; Eva Besada-Portas ^[1] ; José Antonio López-Orozco ^[1] ; Gemma Blasco ^[2]
  1. [1] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
  2. [2] Airbus Defence & Space
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 574-581
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Modelling and Optimizing Target Search Missions with UAVs
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• Resumen
  • español

    La búsqueda de objetivos desde uno o varios vehículos aéreos no tripulados es un problema cuyas aplicaciones abarcan desde la localización de blancos militares a misiones de búsqueda y rescaste tras desastres naturales. El tiempo de búsqueda puede ser minimizado mediante un algoritmo que determine las rutas de los vehículos que minimizan el tiempo esperado de localización del objetivo, teniendo en cuenta la información e incertidumbre asociada a cada misión y escenario de búsqueda. Aun más, la idoneidad de las rutas propuestas por estos algoritmos depende tanto de las técnicas de optimización utilizadas como de la adecuación de los modelos a la información disponible e incertidumbre existente. Por tanto, este artículo aborda el problema de forma global, desde la fase de modelado del escenario de búsqueda hasta la optimización de las trayectorias con algoritmos basados en metaheurísticas evolutivas.

  • English

    Looking for lost targets with one or several UAVs is a problem with applications ranging from military search missions to search and rescue operations after natural disasters. The search time can be minimized by an algorithm that determines the UAVs routes that minimize the expected time of target detection considering the available information and uncertainty associated with each mission and search scenario. Moreover, the suitability of the routes proposed by these algorithms depends both on the used optimization techniques and on the adaptation of the models to the available information and existing uncertainty. Therefore, this article addresses the MTS problem from a global perspective that includes the search scenario modelling phase and the trajectory optimization by means of evolutionary metaheuristics.