Phương pháp này tăng cường lập kế hoạch cho các nhiệm vụ của nhiều UAV, nâng cao hiệu quả và cho phép các ứng dụng như kiểm tra cơ sở hạ tầng và giám sát môi trường.
Máy bay không người lái (UAV) hay máy bay không người lái đã chứng tỏ tính hữu ích của chúng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm giám sát môi trường, nông nghiệp, tìm kiếm cứu nạn và quay phim trên không. Hiện tại, các nhiệm vụ này chủ yếu được thực hiện bởi các máy bay không người lái riêng lẻ, nhưng mối quan tâm ngày càng tăng trong việc sử dụng các đội máy bay không người lái tự động hoặc bán tự động để bao phủ các khu vực rộng lớn hơn một cách hiệu quả hơn. Các nhà nghiên cứu đang phát triển các công nghệ cho phép triển khai và phối hợp đồng thời nhiều máy bay không người lái để nâng cao khả năng thực hiện nhiệm vụ.
Các nhà nghiên cứu của Đại học Kỹ thuật Séc đã giới thiệu một phương pháp mới để lập kế hoạch đường dẫn năng lượng tối thiểu cho các đội UAV. Cách tiếp cận này xem xét dung lượng pin của máy bay không người lái để giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng và tối ưu hóa tốc độ bay, cho phép làm việc nhóm hiệu quả trong môi trường nhiệm vụ.
Mục tiêu của nhóm là tạo ra một mô hình tính toán phối hợp nhiều UAV để đạt được phạm vi bao phủ tiết kiệm năng lượng trong các nhiệm vụ. Không giống như các khuôn khổ trước đây, cách tiếp cận của họ xem xét tốc độ bay tối ưu và hạn chế về pin riêng lẻ của nhóm UAV.
Các nhà nghiên cứu đã tiếp cận việc phân bổ các tế bào cho UAV và lập kế hoạch nhiệm vụ của chúng bằng cách xây dựng bài toán dưới dạng bài toán nhân viên bán hàng du lịch nhiều tập hợp (MS-TSP). Bài toán này tương tự với một tình huống trong đó nhiều nhân viên bán hàng phải đến thăm các thành phố được nhóm thành từng nhóm, ghé thăm từng nhóm một lần trước khi quay lại điểm xuất phát, tất cả với chi phí đi lại tối thiểu.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp tiếp cận của họ trong mô phỏng và thử nghiệm trong thế giới thực, triển khai nó trên một nhóm máy bay không người lái để giám sát một khu vực cụ thể. Phương pháp của họ vượt trội hơn các phương pháp trước đó, nâng cao tốc độ phủ sóng và giảm mức tiêu thụ năng lượng tới 40.4%.
Cách tiếp cận mới từ nghiên cứu này có thể cho phép sử dụng các đội UAV trong các tình huống thực tế, đặc biệt đối với các nhiệm vụ đòi hỏi thời gian bay kéo dài như kiểm tra cơ sở hạ tầng, nông nghiệp chính xác và giám sát môi trường. Nekovář và các đồng nghiệp đã cung cấp mã cơ bản trên GitHub để các nhà nghiên cứu khác triển khai và thử nghiệm.
Trong các nghiên cứu trong tương lai, họ nhằm mục đích nâng cao cách tiếp cận của mình để lập kế hoạch phủ sóng UAV theo ba chiều và kết hợp tính không chắc chắn của nội địa hóa. Họ cũng có ý định cho phép sạc lại và hoán đổi UAV trong các nhiệm vụ, kéo dài tuổi thọ pin của đội và cho phép thực hiện các nhiệm vụ dài hơn.