基于Agent的民用UAV车队管理的可解释性研究

大规模侦察无人机机群的最佳动态覆盖基础设施

Optimal Dynamic Coverage Infrastructure for Large-Scale Fleets of Reconnaissance UAVs

无人机激活领域的现有技术仅依赖于人类操作员来设计和调整无人机的飞行路线。此外，这是今天在个人层面上完成的（每个操作员一辆车），除了少数几个新系统之外，这些系统由少量的自组织群组成，由人类操作员手动引导。基于无人机的监控在各种民用领域都非常重要，例如道路安全，国土安全，甚至环境控制。在军事方面，无人机机群有效探测规避目标对现代军队作战能力的影响越来越大。后者既适用于传统的军队之间的对称冲突，也适用于非对称冲突。无论是超速驾驶的司机、污染严重的拖车还是隐蔽的车队，基本的挑战都是一样的--如何使用尽可能少的无人机来最大限度地提高其检测概率。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来优化大规模的侦察无人机群-能够为任何给定的搜索场景产生按需的最佳覆盖策略。考虑到威胁的潜在损害的估计成本，以及可用的监控无人机类型及其比较性能，我们提出的方法生成了一个分析可证明的策略，说明了要部署的无人机的最佳数量和类型，以便经济高效地监控预定义的区域，使用给定的道路网络进行目标机动。我们使用以色列交通网络的独特数据集来展示我们的模型，在该数据集上评估了无人机部署的不同部署方案。