Modelado y optimización de misiones de búsqueda de objetivos mediante UAVs

  1. Sara Pérez-Carabaza 1
  2. Eva Besada-Portas 1
  3. José Antonio López-Orozco 1
  4. Gemma Blasco 2
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

  2. 2 Airbus Defence & Space
Book:
XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019
  1. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  2. Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
  3. María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
  4. Óscar Fontenla Romero (coord.)
  5. Esteban Jove Pérez (coord.)
  6. Alberto José Leira Rejas (coord.)
  7. José Antonio López Vázquez (coord.)
  8. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
  9. María Carmen Meizoso López (coord.)
  10. Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
  11. Andrés José Piñón Pazos (coord.)
  12. Héctor Quintián Pardo (coord.)
  13. Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
  14. Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
  15. Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)

Publisher: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-716-9

Year of publication: 2019

Pages: 574-581

Congress: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)

Type: Conference paper

Abstract

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.