JP6397608B2 - 複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画 - Google Patents

複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画 Download PDF

Info

Publication number
JP6397608B2
JP6397608B2 JP2013148182A JP2013148182A JP6397608B2 JP 6397608 B2 JP6397608 B2 JP 6397608B2 JP 2013148182 A JP2013148182 A JP 2013148182A JP 2013148182 A JP2013148182 A JP 2013148182A JP 6397608 B2 JP6397608 B2 JP 6397608B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
task
area
incomplete
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2013148182A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2014059860A5 (ja
JP2014059860A (ja
Inventor
ジュン スン チャン,
ジュン スン チャン,
マシュー エー. ヴァヴリナ,
マシュー エー. ヴァヴリナ,
ジョン エル. ヴィアン,
ジョン エル. ヴィアン,
メン ヒョ リム,
メン ヒョ リム,
ツァイシュン チェン,
ツァイシュン チェン,
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Boeing Co
Original Assignee
Boeing Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Boeing Co filed Critical Boeing Co
Publication of JP2014059860A publication Critical patent/JP2014059860A/ja
Publication of JP2014059860A5 publication Critical patent/JP2014059860A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6397608B2 publication Critical patent/JP6397608B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/104Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft involving a plurality of aircrafts, e.g. formation flying
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/027Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means comprising intertial navigation means, e.g. azimuth detector
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Description

本開示の実施形態は、概してロボットビークルによる領域探索に関する。より具体的には、本開示の実施形態は、複数のビークルを組織的に操作するためのリアルタイムでのミッション再計画に関する。
捜索救助、動物相調査、国境警備、山火事監視、及びその他の用途など、UAV(無人飛行機)に適用される環境の多くは、困難で「機能不全に陥りやすい」環境である。現在の探索パターン手法は、ビークルの動作が最適化されておらず、且つ動作環境が変化するため、リアルタイムでの再計画には対応していない。
ミッション再計画のためのシステム及び方法が提示されている。ビークルはリアルタイムで監視されており、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行うビークルが検出される。各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)が決定される。各ビークルのタスク完了位置から機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離が計算され、移動距離集合として提供される。移動距離集合及び残存範囲集合(未走査範囲集合)に基づいてエクストラ範囲集合が決定され、不完全なタスクについて不完全範囲の面積が計算される。充足度リストを提供するため、エクストラ範囲集合不完全範囲の面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較され、充足度リストに基づいてビークルの中から割り当てられたビークルが選択される。
実施形態は、未完了タスクが残存ビークルによって網羅されうるように、非最適条件下で一又は複数の無人飛行機の未完了タスクの完了を指示する発見的方法に基づくリアルタイム再計画のシステム及び方法を提供する。実施形態は、大幅な計算負荷を招くことなく、例えば、400機を超える無人飛行機及びこれらの中で多数の競合する制約条件を含む大規模なシナリオに拡張することが可能である。
1つの実施形態では、ミッション再計画のためのシステムは、ステータスモジュール、必須能力モジュール、充足度能力計算モジュール、及び選択モジュールを備える。ステータスモジュールは複数のビークルをリアルタイムで監視し、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行う少なくとも1つのビークルを検出する。必須能力モジュールは、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算する。充足度能力計算モジュールは、各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)を決定する。充足度能力計算モジュールはさらに、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算し、移動距離集合を提供する。充足度能力計算モジュールはさらに、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合を決定し、エクストラ範囲集合未完範囲面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較して、充足度リストを作成する。選択モジュールは、充足度リストに基づいて、ビークルの中から選択されたビークルを割り当てる。
別の実施形態では、ミッション再計画のための方法はビークルをリアルタイムで監視し、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行うビークルを検出する。方法はさらに、各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)を決定する。方法はさらに、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算し、移動距離集合を提供する。方法はさらに、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合を決定し、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算する。方法はさらに、充足度リストを提供するため、エクストラ範囲集合不完全範囲の面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較し、充足度リストに基づいてビークルの中から選択されたビークルを割り当てる。
さらなる実施形態では、非一過性のコンピュータ可読記憶媒体は、ミッション再計画のためのコンピュータ実行可能命令を含む。コンピュータ実行可能命令によって実行される方法はビークルをリアルタイムで監視し、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行う少なくとも1つのビークルを検出する。コンピュータ実行可能命令によって実行される方法はさらに、各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)を決定する。コンピュータ実行可能命令によって実行される方法はさらに、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算し、移動距離集合を提供する。
コンピュータ実行可能命令によって実行される方法はさらに、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合を決定し、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算する。コンピュータ実行可能命令によって実行される方法はさらに、充足度リストを提供するため、エクストラ範囲集合不完全範囲の面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較し、充足度リストに基づいてビークルの中から選択されたビークルを割り当てる。
本開示の一態様によれば、ミッション再計画のためのシステムが提供される。システムは複数のビークルをリアルタイムで監視できるステータスモジュールを含み、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行う少なくとも1つのビークルを検出する。システムはさらに、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算するように動作可能な必須能力モジュールと、各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)を決定するように動作可能な充足度能力計算モジュールとを含み、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算し、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合を決定し、さらに、充足度リストを提供するため、エクストラ範囲集合不完全範囲の面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較する。システムはさらに、充足度リストに基づいて、ビークルの中から選択されたビークルを割り当てるように動作可能な選択モジュールを含む。
有利には、選択モジュールはさらに、不完全範囲の面積を完了するための時間の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てるように動作可能である。
有利には、選択モジュールはさらに、不完全範囲の面積及び残存範囲集合(未走査範囲集合)を完了するための時間の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てるように動作可能である。
有利には、選択モジュールはさらに、不完全範囲の面積を完了するための燃料消費の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てるように動作可能である。
有利には、本開示はさらに、充足度リストを充足度リストデータベースモジュールに保存するように動作可能な充足度リストデータベースモジュールをさらに含む。
有利には、ビークルは飛行機、及び地上車両を含む。
有利には、ステータスモジュールはさらに、通信モジュールから受信した対応するデータパケットをデコードすることによって、各ビークルのステータスを決定するように動作可能である。
本開示のさらなる態様によれば、ミッション再計画のためのシステムが提供される。方法はプロセッサの動作によって実施され、複数のビークルをリアルタイムで監視すること、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行う少なくとも1つビークルを検出すること、各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)を決定すること、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算して移動距離集合を提供すること、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合を決定すること、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算すること、エクストラ範囲集合不完全範囲の面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較して充足度リストを提供すること、及び充足度リストに基づいてビークルの中から選択されたビークルを割り当てることを含む。
有利には、本開示はさらに、不完全範囲の面積を完了するための時間の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てることを含む。
有利には、本開示はさらに、不完全範囲の面積及び残存範囲集合(未走査範囲集合)を完了するための時間の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てることを含む。
有利には、本開示はさらに、不完全範囲の面積を完了するための時間の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てることを含む。
有利には、本開示はさらに、メモリモジュールに含まれる充足度リストデータベースモジュールに充足度リストを保存することを含む。
有利には、本開示はさらに、選択されたビークルによって不完全なタスクを実施することを含む。
有利には、本開示はさらに、充足度リストが空の場合には、不完全なタスクをサブタスクに分割することを含む。好ましくは、本開示はさらに、ビークルの中の少なくとも2つの選択されたビークルにサブタスクを割り当てることを含む。好ましくは、本開示はさらに、少なくとも2つの選択されたビークルによってサブタスクを実施することを含む。
本開示のさらに別の態様によれば、ミッション再計画のためのコンピュータ実行可能命令を含む非一過性のコンピュータ可読記憶媒体が提供される。コンピュータ実行可能命令によって実行される方法は、複数のビークルをリアルタイムで監視すること、ビークルの中から機能不全に陥り不完全なタスクを行う少なくとも1つビークルを検出すること、各ビークルの残存範囲面積(未走査の面積)からなる残存範囲集合(未走査範囲集合)を決定すること、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算して移動距離集合を提供すること、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合を決定すること、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算すること、エクストラ範囲集合不完全範囲の面積及び各ビークルの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積(残存能力の面積)と比較して充足度リストを提供すること、及び充足度リストに基づいてビークルの中から選択されたビークルを割り当てることを含む。
有利には、本開示はさらに、燃料消費及び時間のうちの1つの最小化に基づいて、不完全範囲の面積及び残存範囲を完了するため選択されたビークルを割り当てるためのコンピュータ実行可能命令を含む。
有利には、本開示はさらに、充足度リストが空の場合には、不完全なタスクをサブタスクに分割することを含む。
有利には、本開示はさらに、選択されたビークルによって不完全なタスクを実施するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
この「発明の概要」は、以下の「発明を実施するための形態」で詳細に記載される概念の一部を選択し、単純な形態で紹介するために提供されている。この発明の概要は、特許請求される主題の重要な機構又は基本となる機構を特定することを意図したものでも、特許請求される主題の範囲を決定するために援用されることを意図したものでもない。
本開示の実施形態は、下記の図面と合わせて詳細説明及び請求項を参照することによってさらに完全に理解できる。図面における同じ参照番号は図面全体を通して類似の要素を指すものである。図面は、本開示の広さ、範囲、規模、又は適用性を限定することなく、本開示の理解を促すために提供される。図面の縮尺は必ずしも正確でない。
本開示の一実施形態による凸ポリゴンによって示される探索領域を探索する種々の能力を有する複数のビークルを示す例示的な探索領域の図解である。 本開示の一実施形態によるビークルのリアルタイムでのミッション再計画のためのシステムの例示的な機能ブロック図の図解である。 本開示の一実施形態によるビークルのリアルタイムでのミッション再計画のためのプロセスを示すフロー図の図解である。 本開示の一実施形態によるビークルのミッション再計画のためのプロセスを示すフロー図の前半部分である。 本開示の一実施形態によるビークルのミッション再計画のためのプロセスを示すフロー図の後半部分である。
以下の詳細な説明は本来的に実施例であり、開示内容又は開示内容の実施形態の応用並びに使用を限定するものではない。特定の装置、技術、及び応用の説明は実施例としてのみ提供されている。本明細書に記載された実施例への修正は当業者には容易に明らかとなるものであり、本明細書に規定された一般的原理を本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、その他の実施例及び応用に適用することができる。さらに、先行技術分野、背景、以下で詳細に説明する概要で明示的又は暗示的に提示される任意の理論によって束縛されることは意図していない。本開示の範囲は請求項と一致するものであり、本明細書に記載され示された実施例に限定されない。
本開示の実施形態は、機能的及び/又は論理的ブロックコンポーネント及び様々な処理ステップの観点から本明細書で説明されうる。当然ながら、上記ブロックコンポーネントを特定の機能を実施するように構成された任意の数のハードウェア、ソフトウェア、及び/又はファームウェアコンポーネントによって実現することが可能である。簡潔にするために、飛行制御システム、数学的モデリング、データ通信、捜索救助技術、航空機操作、及びシステムのその他の機能面(及びシステムの個別の作動コンポーネント)に関する従来の技術及びコンポーネントは本明細書において詳しく説明していない。加えて、当業者は、本開示の実施形態を様々な航空機、制御システム、探索領域及び探索パターンと併用して実施することが可能であり、本明細書に記載した実施形態は本開示の単なる例示的な実施形態であることを理解されたい。
本明細書において、本開示の実施形態は、実用的且つ非限定的な一用途、すなわち、無人飛行機(UAV)を使用した領域の探索の観点から記載される。しかしながら、本開示の実施形態は、このようなUAVによる探索操作に限定されず、本明細書に記載されている技術は、他の用途及び、自動車などの無人地上車両(UGV)、船舶、ボート、潜水艦、人工衛星などの無人流体ビークル(UFV)、ロボットビークル、自律型ロボットビークル、又は他のビークルでも使用されうる。例えば、実施形態は監視、消火、追跡、戦闘、及び他の用途に適用可能である。
この説明を読んだ後で当業者には明らかとなるように、下記は本開示の実施例及び実施形態であり、これらの実施例による操作には限定されない。その他の実施形態を用いることができ、本開示の例示的な実施形態の範囲から逸脱せずに構造上の変更を加えることが可能である。
捜索救助、動物相調査、国境警備、山火事監視、及びその他の用途など、UAV(無人飛行機)に適用される環境の多くは、困難で「機能不全に陥りやすい」環境である。本開示の実施形態は、一又は複数のUAVがミッション中に機能不全に陥った場合に、1機のUAV又は1群のUAVを再計画するシステム及び方法を提供する。
実施形態は、大量のUAV及びこれらに含まれる多数の競合する制約条件を扱うことができる、発見的方法に基づくシステム及び方法を提供する。例えば、再計画アルゴリズムは、以下でより詳細に説明されるように隣接度、不均質性、能力、及び他の制約条件などの因子に基づいており、これらの因子の関数である残存電力量がより大きくなるように計算を行う。
したがって、1機のUAVが機能不全に陥ると、再計画アルゴリズムは利用可能なすべてのUAVの中からトーナメント選択を行って、最も近く、最も利用しやすく、より大きな残存電力量を有するUAVを探し出して選択し、選択されたUAVに機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを割り当てる。再計画アルゴリズムは、利用可能な資産(すなわち、探索に参加している残存ビークル)で探索が実施され完了するように、適宜リアルタイムで所定のタスクを再計画し、再配置する。本開示の実施形態は、大幅な計算負荷を招くことなく、実質的に容易に大規模なシナリオに拡張することができる。
1つの実施形態では、方法は、UAVなどのロボットビークルの非最適条件が探索の実施に対応している間に適用されるミーム的アルゴリズムを含む。ミーム的計算との関連では、ミーム的アルゴリズム(MA)は最適化問題の解決に用いられる技術である。ミーム的アルゴリズムは、局所探索プロセス又は方法を応用して母集団の中で個体を純化する進化的アルゴリズム(EA)である。本明細書で使用されているミーム的アプローチの目的は、UAV間のタスク分割の形態としてのポリゴン分解により、また以下でより詳細に説明されるように各サブポリゴンに対して、走査時間を最小化することである。
「再計画」という用語は、UAVが行うことになっている事前定義されたルート又は飛行経路に対して調整を行うプロセスを意味する。再計画に対するニーズは、ミッション実行中の少なくとも1機のUAVの予期せぬ機能不全によって発生する。少なくとも1機のUAVの機能不全は、非最適な操作条件、少なくとも1機のUAVのオペレータによる動作停止、又は他の現象によって引き起こされうる。目標は、機能不全に陥ったUAVによって残された残存ポリゴン分割の走査に要する時間を最小化することである。修正された計画の計算は概して、実質的に狭い時間ウィンドウの範囲内で完了されるべきである。
「リアルタイム」という用語は、時間遅延がほとんど又は全くない状態で信号が連続的に送受信されることを意味する。「ほぼリアルタイム」という用語は、実質的に大幅な時間遅延がないリアルタイム信号を意味する。時間遅延は、例えば、限定するものではないが、自動化されたデータ処理又はネットワーク伝送によって事象の発生の間に導入される遅延、又は他の計算及び伝送による遅延となることがある。本明細書では、「リアルタイム」という用語は「リアルタイム」と「ほぼリアルタイム」の双方を意味する。
無人飛行機(UAV)は柔軟で、監視、捜索救助タスクで有用となることがあり、追跡及び戦闘にも使用されうる。良好な画像センサを備えたUAVは正確なリアルタイムの画像を地上の制御オペレータに提供することが可能で、制御オペレータはその情報を流して、意思決定を促す。加えて、アフガニスタン及びイラクでの最近の戦争で使用されたプレデター(商標)などの一部の新しいUAVは、ヘリコプタの平均飛行時間が2時間をわずかに超える程度であるのに対して、再給油不要で30時間以上飛行することができる。
長時間偵察を行えるUAVの能力は、有人飛行機に対して重要な運用上の利点を有する。UAVの長い飛行時間は、公海での人員の捜索及び救助など、概して長い作業時間を要する困難なタスクに対処するためにUAVが使用されうることを意味する。UAVは木又は家屋の下に隠れている人間を検出するための熱検出センサを装備することが可能で、困難な応用シナリオに対してUAVの配備をさらに拡大することができる。
図1は凸ポリゴン102によって示される探索領域を探索する種々の能力を有する複数のビークルを示す例示的な探索領域の図解である。UAVは、一又は複数の固定基地区域から打上げられて動作するように、操作可能である。S1〜S3は、UAVがミッションによる展開前に配備される固定基地区域を示す。
各基地S1〜S3は任意の数のUAVを備え、各UAVは様々な能力を備えることができる。各UAVは種々の速度、画像センサ解像度(電波到達範囲)及び航続時間を有してもよい。UAVの能力測定基準は、UAVが走査可能な総面積によって定義可能であり、以下でより詳細に説明されるように、UAVの速度、航続時間、電波到達範囲に基づいて計算されうる。
割り当てプロセスの第1ステップは、各基地S1〜S3に割り当てられるサブ領域が各基地S1〜S3の全能力に比例するように、凸ポリゴン102を任意の数の断片に分割することを含む。図1に示した実施形態では、数種のUAVがタスクに使用される。各基地S1〜S3の全体能力は、各基地S1〜S3に配置されている全UAVの能力の合計になる。例えば、基地S1の全能力は2機のUAV110、112の能力の合計で、基地S2の全能力は2機のUAV114、116の能力の合計で、基地S3の全能力は3機のUAV118、120、122の能力の合計である。各サブ領域が基地S1〜S3の各々に割り当てられた後、走査を実施するUAVの最適な組合せを探すため、ミーム的アプローチが使用される。
ミーム的アプローチは、各基地S1〜S3(Si、i=1〜3)に割り当てられるサブ領域を、各UAVが最短の探索時間で重複のない探索が実施できるように、対応する基地(S1〜S3)に配置されているUAV110〜122の能力に応じて、さらに分割する。ミーム的アプローチについては、本出願と同じ出願人が保有する米国特許出願第12/960,440号に記載されており、そのすべての内容が参照によって本願に組み込まれる。
米国特許出願第12/960,440号にさらに詳細に説明されているように、アルゴリズムは探索ポリゴンを分割し、各断片104、106及び108を各基地S1〜S3にそれぞれ割り当てる。
基地“i”は、基地“i”のすべてのUAVの能力の合計であるCで表わされる能力を備え、ポリゴンP(図1の102)上にはm個の基地がある。作業空間はm個の断片(104、106、及び108)に分割され、各断片104/106/108はそれぞれ基地S1/S2/S3に割り当てられる。以下の式が満たされると、解は実行可能とみなされる。
Area(P): Area(P): … : Area(P) = C: C: … : C
ここで、パートPの面積はArea(P)で、パートPのすべての総面積は以下の領域制約条件に基づく所定のポリゴン102の面積に等しくなくてはならない。
本開示の実施形態は、UAV118〜122の中の個々のUAVが、以下でさらに詳細に説明されるように機能不全に陥った場合、UAV118〜122の中の少なくとも1つのUAVで再計画するためのシステム及び方法を提供する。
図2は本開示の一実施形態によるビークルのリアルタイムでのミッション再計画のためのシステム200の例示的な機能ブロック図の図解である。システム200に関連して記載されている様々な例示的なブロック、モジュール、処理論理、及び回路は、本明細書に記載されるビークルのリアルタイムでのミッション再計画を実行するように設計された、汎用プロセッサ、連想記憶メモリ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ、任意の好適なプログラマブルロジックデバイス、離散ゲート又はトランジスタロジック、離散ハードウェアコンポーネント、或いはそれらのいずれかの組み合わせを用いて実施又は実行されうる。
システム200は、UAV232及び236又は図1のUAV118〜122と通信するネットワークアーキテクチャの一部、又は携帯電話などのスタンドアロン携帯デバイス、Blackberry(商標)デバイス、Palm Treo(商標)、MP3プレーヤー、iPod(商標)、iPad(商標)などの携帯情報端末(PDA)、又は他の同様な携帯デバイスであってもよい。幾つかの実施形態では、システム200は、例えば、限定しないが、無線ノートブックコンピュータ、無線パームトップコンピュータ、又は他のモバイルコンピュータデバイスなどのパーソナル無線コンピュータであってもよい。システム200は、複数の自律型ビークルのリアルタイムでのミッション再計画を提供する。システム200は、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを完了するため、残存ビークルが探索に参加できるよう、所定のタスクを適宜リアルタイムで再計画し、再分配する。
システム200は、タスク割当モジュール202、コマンドモジュール204、ステータスモジュール206、リアルタイム再計画モジュール208、プロセッサモジュール220、メモリモジュール222、及び通信モジュール224を含みうる。
タスク割当モジュール202は複数のタスクをUAV232及び236(図1のUAV110〜122と同様)にそれぞれ割り当てるように構成されている。
コマンドモジュール204は、UAV232及び236の各々に割り当てられたタスクを命令するように構成されている。コマンドモジュール204は、通信モジュール224を介してUAV232及び236に配備を命令する。このように、通信モジュール224は、システム200とミッション管理フレームワーク228との間の通信ブリッジとしての役割を果たしてもよい。例えば、限定しないが、通信モジュール224は、無線データ通信リンク230、及びインターネットソケット(図示せず)を使用して通信ブリッジを提供してもよい。すべてのUAV232及び236を制御して、ミッション連続点に追随するため、ミッション連続点はミッション管理フレームワーク228によって処理される。ミッション連続点は、例えば、限定しないが、UAV232及び236の各々が領域探索などのタスクを追随して実施するUAV232及び236の各々の中継地点を含んでもよい。
ステータスモジュール206は、UAV232及び236から機能不全に陥り不完全なタスクを行っている少なくとも1つのUAVを検出するため、UAV232及び236をリアルタイムで監視するように構成されている。UAV232/236の各々に搭載されている健全性管理ロジック(図示せず)は、UAV232/236のステータスを監視し、当該ステータスに対応するデータパケットを通信モジュール224に送信する。通信モジュール224はデータパケットの有効性を(チェックサム、巡回冗長検査(CRC)、又は他の誤差補正法を使用することにより)チェックし、データパケットをステータスモジュール206に送る。ステータスモジュール206は、UAV232/236のいずれが機能不全に陥っているかをチェックするため、データパケットをデコードすることができる。
リアルタイム再計画モジュール208は、充足度リストに基づいて、不完全なタスクを完了するため、UAV232/236及びUAV110〜122の中から少なくとも1つの有効なUAVを割り当てるように構成されている。例えば、リアルタイム再計画モジュール208は、UAV232/236及びUAV110〜122の中から、不完全なタスクを完了するため、最も近く、最も利用しやすく、より大きな残存電力量を有する少なくとも1つの有効なUAVを選択することができる。リアルタイム再計画モジュール208は、必須能力計算モジュール210(必須能力モジュール210)、探索モジュール212、充足度能力計算モジュール214、充足度リストデータベースモジュール216及び選択モジュール218を含みうる。
上述したように、リアルタイム再計画モジュール208は、大量のUAV及びこれらに含まれる多数の競合する制約条件を扱うように構成されている。例えば、リアルタイム再計画モジュール208は、隣接度、不均質性、能力、及び/又は他の制約条件などの因子に基づいており、これらの因子の関数である残存電力量がより大きくなるように計算を行う。
リアルタイム再計画モジュール208は、UAV232、236及び110〜122の間の隣接度を考慮する。次に、1機のUAVが機能不全に陥ると、リアルタイム再計画モジュール208は、利用可能なすべてのUAVの中からトーナメント選択を行って、最も近く、最も利用しやすく、より大きな残存電力量を有するUAVを探し出して選択し、選択されたUAVに機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを割り当てる。リアルタイム再計画アルゴリズム208は、利用可能な資産(すなわち、探索に参加している残存ビークル)で探索が実施され完了するように、適宜リアルタイムで所定のタスクを再計画し、再配置する。
リアルタイム再計画アルゴリズム208は、ミッションすなわち探索に参加しているUAV232、236及び110〜122は必ずしも均質ではなく、例えば、限定しないが、飛行機、ヘリコプタ、又は他のビークルを含みうるため、不均質性を考慮する。したがって、不均質なシナリオでは、隣接性はより大きな残存電力量を意味しないことがある。なぜなら、飛行機は隣接するヘリコプタよりも速くより少ないエネルギーで停止点まで到達しうるからである。
UAV232/236及びUAV110〜122などのUAVに搭載されている一組のセンサは、例えば、種々のセンサ電波到達範囲など、種々の能力を有するため、リアルタイム再計画モジュール208は機能を考慮している。隣接するUAVが離れているUAVよりもセンサ到達範囲が小さい場合には、隣接するUAVの探索グリッドはより細かくなることがあり、これは隣接するUAVが探索領域を網羅するためにはより多く移動することを意味する。
必須能力計算モジュール210は、不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算するように構成されている。能力判定基準は、例えば、限定しないが、センサ電波到達範囲、速度、航続時間、燃料、及びその他の利点など、ビークルの利点に基づいて計算される。上述のように、各基地(図1のS1〜S3)は、種々の能力を有するUAV232、236及び110〜122の中の任意の数のUAVを含む。UAV232、236及び110〜122の中の各UAVは、種々の速度、画像センサ解像度(電波到達範囲/センサ電波到達範囲)及び航続時間を有することがある。UAVの能力判定基準は、UAVが走査可能な総面積として定義され、速度、航続時間(最大飛行時間)及び電波到達範囲を掛け合わせることによって計算されうる。例えば、UAVの機能は以下の関係に基づいて決定される。

UAV能力 = 電波到達範囲(footprint) × 速度(speed) × 航続時間(endurance)
したがって、必須能力計算モジュール210は、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを処理するために必要となる能力(remainArea)を、次のように決定することができる。

remainArea(m) = footprint(m) × speed(m/秒) × endurance(秒)
探索モジュール212は、UAV232、236及び110〜122の中から有効なUAVを探し出すように構成されている。探索モジュール212は、以下に説明するように、通信モジュール224から受信したデータに基づいて有効なUAVを探し出すことができる。
充足度能力計算モジュール214は、UAV232、236及び110〜122の中で、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを完了するために必要な能力を備えた有効なUAVのリストを含む、充足度リストを提供するように操作可能である。必要な能力は、不完全範囲の面積remainArea)によって特徴づけられる。このように、充足度能力計算モジュール214は、UAV232、236及び110〜122の各々の未走査領域を特徴づける残存範囲集合(k.leftArea)を決定し、UAV232、236及び110〜122の各々のタスク完了位置endpoint(k)から機能不全に陥ったビークルの停止位置(point)までの移動距離(getAdjacency(point,endpoint(k)))を計算して、移動距離集合(Adjacency(k)=getAdjacency(point,endpoint(k)))を提供する。
充足度能力計算モジュール214は次に、以下の関係式を用いて、電波到達距離(footprint)によって拡大された移動距離集合(Adjacency(k))に基づくエクストラ範囲集合(Extravalue(k))及び残存範囲集合(k.leftArea)を決定する。

Extravalue(k) = Adjacency(k) × footprint + k.leftArea

面積の単位を有する(Adjacency(k) × footprint)及び距離の単位をAdjacency(k)は、移動距離集合として交換可能に使用されうる。
移動距離集合(Adjacency(k) × footprint)は、各UAVがendpoint(k)へ到達して、機能不全に陥ったUAVの不完全範囲の面積(remainArea)の穴埋めを開始するために、移動が必要となる領域である。残存範囲集合(k.leftArea)は、UAV232、236及び110〜122の各UAVの未走査領域である。したがって、エクストラ範囲集合(Extravalue(k))は、自機の未走査領域(k.leftArea)の走査を完了し、さらにendpoint(k)に到達するための能力を追加するためには、UAV232、236及び110〜122の各UAVがどれだけの領域カバレッジ又は能力が必要となるかを決定する。充足度能力計算モジュール214は次に、エクストラ範囲集合Extravalue(k)を、以下の関係に基づいて不完全範囲の面積(remainArea)及びUAV232、236及び110〜122の各UAVの残存範囲面積k.power)と比較して充足度リストを提供する。

If((k.power − remainArea − Extravalue(k))>0)

ここで、remainAreaは機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを処理するために必要となる能力によって特徴づけられる不完全範囲の面積であり、k.powerは各UAVの残存能力によって特徴づけられる残存範囲面積であり、又kは特定のUAVを示す1以上の整数で、Extravalue(k)は自機に割り当てられた領域の走査完了に加えて、endpoint(k)に到達するために必要な各UAVの能力を明らかにする。
k.powerが、remainAreaとExtravalue(k)の合計を超える場合には、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを完了するため、利用可能な有効なUAVの候補としてUAV(k)が選択される。
充足度リストデータベースモジュール216は、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを完了するために利用可能な有効なUAVを含む充足度リストを含む。
選択モジュール218は、種々の制約条件に基づいて不完全なタスクを完了するため充足度リストのUAV110〜122から少なくとも1つの利用可能な有効なUAVを選択するように構成されている。例えば、限定しないが、選択モジュール218は、例えば、不完全範囲の面積の完了に要する時間の最小化、不完全範囲の面積及び残存範囲集合(未走査範囲集合)の完了に要する時間の最小化、不完全範囲の面積の完了に要する燃料消費の最小化、又は他の制約条件に基づいて、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを完了するため、選択されたUAVを割り当てる。
プロセッサモジュール220は、システム200の作動に関する機能、技術、及び処理タスクを実施するように構成されている処理論理回路を含む。具体的には、処理論理回路は本明細書に記載したシステム200の探索機能をサポートするように構成されている。例えば、限定しないが、プロセッサモジュール220は、ミーム的アルゴリズムを実行し、ステータスモジュール206に対してUAV110〜122をリアルタイムで監視するように指示し、UAV110〜122の中から機能不全に陥って不完全なタスクを実施している少なくとも1つのUAVを検出し、さらに必須能力計算モジュール210に対して不完全なタスクのため不完全になっている範囲の面積の計算を指示するように、適切に構成されていてもよい。別の例では、限定しないが、プロセッサモジュール220は、充足度能力計算モジュール214に対して充足度リストを提供するように指示し、選択モジュールに対して充足度リストから少なくとも1つの利用可能で有効なビークルを選択するように指示し、メモリモジュール222に対してその中の充足度リストデータベースモジュール216に充足度リストを保存するように指示し、さらにシステム200の他の機能を指示及び/又は実施するように、適切に構成されていてもよい。
プロセッサモジュール220は、本明細書に記載した機能を実施するように設計された汎用プロセッサ、連想記憶メモリ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、任意の好適なプログラマブル論理装置、個別ゲート又はトランジスタ論理回路、個別ハードウェアコンポーネント、又はそれらの任意の組み合わせで実装、又は実現することができる。このように、プロセッサはマイクロプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、ステートマシン等として実現することができる。プロセッサは、コンピューティング装置の組み合わせ、例えば、デジタル信号プロセッサとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサコアと連結された一又は複数のマイクロプロッサ、或いは他のいずれかの同様の構成として実施することもできる。
メモリモジュール222は、システム200の動作をサポートするようにフォーマットされた好適な量のメモリを有する任意の好適なデータ記憶領域であってもよい。メモリモジュール222は、必要に応じてデータを記憶、維持、及び提供して、以下で説明するように、システム200の機能性をサポートするように構成されている。具体的な実施形態では、メモリモジュール222は、例えば、限定しないが、不揮発性記憶装置(不揮発性半導体メモリ、ハードディスク装置、光ディスク装置等)、ランダムアクセス記憶装置(例えばSRAM、DRAM)、又はその他任意の形態の公知の記憶媒体を含むことができる。メモリモジュール222は、プロセッサモジュール220に結合され、例えば、限定しないが、探索シナリオに対応する入力パラメータ値及び出力パラメータ値を保存するように構成されてもよい。
メモリモジュール222は、例えば、限定しないが、ビークル能力(例えば、カバレッジ領域)、ビークル性能パラメータ(例えば、速度、旋回率)、走査パターン、走査時間、ビークル操作費用(例えば、燃料費)、充足度リストデータベースモジュール216、及び他のデータを保存することができる。加えて、メモリモジュール222は、例えば、限定しないが、探索パターン中間地点、UAV能力、又は他のデータの保存を目的とするテーブルを有するデータベースの動的な更新を提示することがある。メモリモジュール222はまた、例えば、限定しないが、プロセッサモジュール220によって実行されるコンピュータプログラム、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、プログラム処理の実行に使用される一時的なデータ、他のプログラム又はデータを保存することができる。
メモリモジュール222は、プロセッサモジュール220がメモリモジュール222から情報を読み取り、メモリモジュール222に情報を書き込むことができるようにプロセッサモジュール220に結合されていてもよい。一実施例として、プロセッサモジュール220及びメモリモジュール222は、それぞれのASIC内に常駐することができる。メモリモジュール222は、プロセッサモジュール220中に統合されてもよい。一実施形態では、メモリモジュール222は、プロセッサモジュール220によって実行される命令の実行中に、一時的変数又は他の中間情報を格納するためのキャッシュメモリを含んでもよい。
通信モジュール224は、UAV232及び236(同様に図1のUAV110〜122)間の通信ネットワークを管理する。通信モジュール224は、UAV232及び236との間でそれぞれ無線通信リンク234及び238を介してデータの送受信を行う。通信モジュール224は、送信モジュール(図示せず)及び受信モジュール(図示せず)を備えてもよく、又UAV232及び236と通信するための特定の無線通信プロトコル及び変調方式に対応できるRFアンテナアレンジメント226に結合されてもよい。
通信モジュール224は、UAV232及び236の各々に対応するデータパケットをステータスモジュール206に受け渡すように構成されている。例えば、既に説明したように、UAV232及び236の各々に搭載されている健全性管理ロジック(図示せず)は、UAV232及び236の各々のステータスを監視し、対応するデータパケットを通信モジュール224に送信する。通信モジュール224はデータパケットの有効性を(チェックサム、巡回冗長検査(CRC)、又は他の誤差補正法を使用することにより)チェックし、データパケットをステータスモジュール206に送る。次に、ステータスモジュール206は、UAV232及び236のいずれが機能不全に陥っているかをチェックするため、データパケットをデコードすることができる。
通信モジュール224は、例えば、限定しないが、残存燃料、飛行時間、劣化などの健全性状態、並びに各UAVの能力、ステータス(例えば、機能不全又は動作中)に影響を及ぼす非最適性能、及びその他のデータなど、各UAVの残存飛行能力を受信する。通信モジュール224は、ミッション管理フレームワーク228に通信可能に結合されており、無線データ通信リンク230を介してミッション管理フレームワーク228にこのような情報を送信するように構成されている。ミッション管理フレームワーク228は、説明できない事象をリアルタイムで取り込むため、リアルタイム再計画モジュール208によって提供される再計画を実施し、これによって探索タスクを維持するように構成されている。
図3は、本開示の一実施形態によるビークルのミッション再計画のためのプロセス300を示すフロー図の図解である。プロセス300に関連して行われる様々なタスクは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、プロセス方法を実施するためのコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体、又はこれらの任意の組み合わせによって実施されうる。プロセス300は、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどのコンピュータ可読媒体に記録されてもよく、例えば、コンピュータ可読媒体が保存されているプロセッサモジュール220などのコンピュータCPUによってアクセス及び実行可能である。
プロセス300は、任意の数の追加タスク又は別タスクを含んでもよく、図3に示されるタスクは必ずしも図示の順序で実行されなくともよく、プロセス300は、本明細書に記載されていない追加の機能性を有するより包括的な手続き又はプロセスに包含されてもよいことを理解されたい。例示を目的として、プロセス300の下記の説明は図1〜2に関連付けて上述した要素を参照することがある。
実際の実施形態では、プロセス300の一部は、タスク割当モジュール202、コマンドモジュール204、ステータスモジュール206、リアルタイム再計画モジュール208、プロセッサモジュール220、メモリモジュール222、通信モジュール224などの種々の要素によって実施されうる。プロセス300は、図1〜2に示す実施形態と同様の機能、材料、及び構造を有しうる。したがって、共通の機構、機能、及び要素は本明細書に重複して記載していない。
プロセス300は、複数の割り当てられたタスクをUAV232及び236などの複数のビークルにそれぞれ割り当てるタスク割当モジュール202などのタスク割当モジュールによって開始されてもよい(タスク302)。
プロセス300は、割り当てられたタスクをビークルで実施することによって継続される(タスク304)
プロセス300は、ビークルを監視するステータスモジュール206などのステータスモジュールによって継続される(タスク306)。
プロセス300は、ビークルの中の機能不全に陥ったビークルが不完全なタスクを実施しているかどうかを判断するステータスモジュール206によって継続される(問合せタスク308)。不完全なタスクが機能不全に陥ったビークルによって実施されない場合には(問合せタスク308の「いいえ」の分岐)、プロセス300はタスク306へ進んでもよい。そうでない場合(問合せタスク308の「はい」の分岐)には、プロセス300は機能不全に陥ったビークルの不完全なタスクを完了するために必要な能力を計算することによって継続される(タスク312)。
プロセス300は、ビークルの中から有効なビークルを探し出す検索モジュール212などの検索モジュールによって継続される(タスク314)。
プロセス300は、不完全なタスクを完了するため、有効な各ビークルの利用可能な能力を計算する充足度機能計算モジュール214などの充足度能力計算モジュールによって継続される(タスク316)。利用可能な能力は、以下のプロセス400のタスク408との関連でさらに説明される。
プロセス300は、不完全なタスクを完了するために必要な能力を有する有効なビークルの充足度リストを作成する充足度能力計算モジュール214によって継続される(タスク318)
プロセス300は、充足度リストが空かどうかを判断する(問合せタスク320)プロセッサモジュール220などのプロセッサモジュールによって継続される。
充足度リストが空でない場合(問合せタスク320の「いいえ」分岐)、プロセス300は、不完全なタスクを完了するため有効なビークルの中から選択されたビークルを割り当てることによって継続される(タスク322)。
プロセス300は、選択されたビークルによって不完全なタスクを完了することによって継続され(タスク324)、ミッションの終了へ進む(タスク310)。
充足度リストが空の場合(問合せタスク320の「はい」分岐)、プロセス300は不完全なタスクをサブタスクに分割することによって継続される(タスク326)。
プロセス300は、ビークルの中の少なくとも2つの選択されたビークルにサブタスクを割り当てるタスク割当モジュール202によって継続される(タスク328)。
プロセス300は、少なくとも2つの選択されたビークルによってサブタスクを実施することによって継続され(タスク330)、ミッションの終了へ進む(タスク310)。
図4は、本開示の一実施形態によるビークルのミッション再計画のためのプロセス400を示すフロー図の図解である。プロセス400に関連して行われる様々なタスクは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、プロセス方法を実施するためのコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体、又はこれらの任意の組み合わせによって実施されうる。プロセス400は、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどのコンピュータ可読媒体に記録されてもよく、例えば、コンピュータ可読媒体が保存されているプロセッサモジュール220などのコンピュータCPUによってアクセス及び実行されうる。
プロセス400は、任意の数の追加タスク又は別タスクを含んでもよく、図4に示されるタスクは必ずしも図示の順序で実行されなくともよく、プロセス400は、本明細書に詳細に記載されていない追加の機能性を有するより包括的な手続き又はプロセスに包含されてもよいことを理解されたい。例示を目的として、プロセス400の下記の説明は図1〜2に関連付けて上述した要素を参照することがある。
実際の実施形態では、プロセス400の一部は、タスク割当モジュール202、コマンドモジュール204、ステータスモジュール206、リアルタイム再計画モジュール208、プロセッサモジュール220、メモリモジュール222、通信モジュール204などの種々の要素によって実施されうる。プロセス400は、図1〜2に示す実施形態と同様の機能、材料、及び構造を有しうる。したがって、共通の機構、機能、及び要素は本明細書に重複して記載していない。
プロセス400は、UAV232及び236などの複数のビークルをリアルタイムで監視するステータスモジュール206などのステータスモジュールによって開始されてもよい(タスク402)。
プロセス400は、ビークルの中の機能不全に陥って不完全なタスクを実施している少なくとも1つのビークルを検出するステータスモジュール206によって継続される(タスク404)。例えば、リアルタイム再計画モジュール208は、UAVkが自機の走査タスクを完了せずに機能不全に陥ったことを示す事象を受信する。この時点で、リアルタイム再計画モジュール208はトーナメント選択を実行し、これによって、UAVkの機能不全により残されている残存領域(remainArea)を処理するため、自機のタスクを完了し且つ十分な能力を有しているUAVrが選択される。その後、経路再決定手続きがUAVrに対して、機能不全に陥ったUAVkの位置まで飛行してUAVkの不完全なタスクを継続するように指示する。ここで、k及びrはそれぞれ1以上の整数で、異なる特定のUAVを示している。
プロセス400は、不完全なタスクについて不完全範囲の面積(remainArea)を計算することによって継続される(タスク406)。不完全範囲の面積(remainArea)は、機能不全に陥ったUAVの不完全なタスクを完了するために必要な能力を含む。
プロセス400は、以下のタスク410〜416に記載されているように、不完全なタスクを完了するため、各ビークルの利用可能な能力を計算することによって継続される(タスク408)。リアルタイム再計画モジュール208は、大量のUAV及びこれらに含まれる多数の競合する制約条件を扱うことができる。例えば、再計画アルゴリズムはUAV間の隣接度(Adjacency(k))を考慮している。そのため、1機のUAVが機能不全に陥ると、リアルタイム再計画モジュール208は、利用可能なすべてのUAVの中からトーナメント選択を行って、最も近く、最も利用しやすく、より大きな残存電力量を有するUAVを探し出し、選択されたUAVに新しいタスクを割り当てる。
プロセス400は、各ビークルのタスク完了位置から少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算し、移動距離集合(Adjacency(k) × footprint)を提供する充足度能力計算モジュール214などの充足度能力計算モジュールによって継続される(タスク410)。
プロセス400は、移動距離集合及び残存範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合(Extravalue(k) = Adjacency(k) × footprint + k.leftArea)を決定する充足度能力計算モジュール214によって継続される(タスク412)。
プロセス400は、各ビークルの残存範囲面積からなる残存範囲集合(k.leftArea)を決定する充足度能力計算モジュール214によって継続される(タスク414)。
プロセス400は、エクストラ範囲集合Extravalue(k)を不完全範囲の面積(remainArea)及び残存範囲面積(k.power)と比較して充足度リストを提供する充足度能力計算モジュール214によって継続される(タスク416)。
プロセス400は、充足度リストを保管する充足度リストデータベースモジュール216などの充足度リストデータベースモジュールによって継続される(タスク418)。
プロセス400は、充足度リストに基づいてビークルから選択されたビークルを割り当てることによって継続される(タスク420)。
プロセス400は、不完全範囲の面積(remainArea)を完了するための時間の最小化に基づいて選択されたビークルを割り当てる選択モジュール218などの選択モジュールによって継続される(タスク422)。時間は、例えば、最小Adjacency(k)、最大速度、及び/又は大きな電波到達範囲を選択することによって最小化可能である。例えば、隣接するUAVが離れているUAVよりもセンサ電波到達範囲が小さい場合には、隣接するUAVの探索グリッドはより細かくなることがあり、これは領域を網羅するためにはより多く移動することを意味する。したがって、時間を最小化するため、さらなるUAVが選択されることがある。
プロセス400は、不完全範囲の面積(remainArea)及び残存範囲集合(k.leftArea)を完了するための時間の最小化に基づいて、選択されたビークルを割り当てることによって継続される(タスク424)。
プロセス400は、不完全範囲の面積を完了するための燃料消費の最小化に基づいて選択されたビークルを割り当てる選択モジュール218によって継続される(タスク426)。燃料は、例えば、最小の燃料燃焼能力を有するUAVを選択することによって最小化可能である。
プロセス400は、選択されたビークル不完全なタスクを実施することによって継続される(タスク428)。プロセス400は、充足度リストが空の場合には、不完全なタスクをサブタスクに分割することによって継続される(タスク430)。リアルタイム再計画中には、機能不全に陥ったUAVの残存領域を処理する残存能力を有するUAVが存在しない場合もありうる。このような場合には、特定の残存領域は、協働的に領域の走査を行うように一連の有効なUAVの中で分割されることがある。一方、リアルタイム再計画モジュール208は、機能不全に陥った特定のUAVによって残された残存領域の形状を知ることができないが、リアルタイム再計画モジュール208は残存する一連の点を知ることができる。このような場合、リアルタイム再計画モジュール208は残存する一連の点を2つの部分に分割し、それぞれの部分を少なくとも1つのUAVに割り当てる。
プロセス400は、ビークルの中の少なくとも2つの選択されたビークルにサブタスクを割り当てる選択モジュール218によって継続される(タスク432)。
プロセス400は、少なくとも2つのビークルでサブタスクを実施することによって継続される(タスク434)。
このように、本開示の実施形態は、リアルタイム再計画システムを使用することによって、機能不全に陥ったビークルの未完タスクを残存ビークルが網羅することを可能にする、発見的方法に基づく再計画アルゴリズムを提供する。探索時間を短縮するミーム的タスク割当アルゴリズムは、種々の検出及び範囲能力及び基地の配置を考慮することで、複数の無人ビークルによって網羅される領域探索方法を生成するように使用されることがある。実施形態は、大幅な計算負荷を招くことなく、例えば、400台を超える無人ビークルを含む大規模なシナリオに拡張することが可能である。
ソフトウェア又はファームウェアに実装される場合、本明細書に記載されているタスク割当モジュール202、コマンドモジュール204、ステータスモジュール206、リアルタイム再計画モジュール208、及び通信モジュール224などのシステム200の様々な要素は、基本的に様々なタスクを実施するコードセグメント又は命令である。プログラム又はコードセグメントは、プロセッサ可読媒体などの非一過性媒体に保存可能であるか、送信媒体又は通信経路上の搬送波に具現化されるコンピュータデータ信号によって送信されうる。
「プロセッサ可読媒体」又は「マシン可読媒体」は、情報を保存又は送信できる非一過性の媒体を含みうる。プロセッサ可読媒体の実施例は、電子回路、半導体メモリデバイス、ROM、フラッシュメモリ、消去可能型ROM(EROM)、フロッピー(登録商標)ディスク、CD−ROM、光ディスク、ハードディスク、光ファイバー媒体、RFリンク、又は他の非一過性媒体を含む。
この明細書において、「コンピュータプログラム製品」、「コンピュータ可読媒体」等の用語は、例えばメモリ、記憶装置、又は記憶ユニット等の媒体を一般に指して使われることがある。これらの形態、及びその他の形態のコンピュータ可読媒体は、プロセッサモジュール220によって使用される一又は複数の命令を保存して、プロセッサモジュール220に特定の作動を実施させることに関わる。(コンピュータプログラムの形態でのグループ分け、又はその他のグループ分けが可能な)「コンピュータプログラムコード」又は「プログラムコード」と概して称される上記命令は、実行した時にシステム200などのシステムを使用する方法を可能にする。
当業者であれば、本明細書に開示されているシステム200などの実施形態に関連して記載されている種々の例示的なブロック、モジュール、回路、及び処理ロジックが、ハードウェア、コンピュータ可読ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の実用的な組合せに実装されうることを理解するであろう。ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの交換可能性及び互換性を明確に説明するため、様々な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、及びステップは概して機能性という用語で記載される。このような機能性がハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとして実装されているかどうかは、システム全体に課せられた特定の用途及び設計制約条件に依存する。本明細書に記載されている概念に精通している者は、このような機能性を各々の具体的な用途に対して好適な方法で実装しうるが、このような実装の判断は本発明の範囲からの逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。
少なくとも1つの例示的な実施形態が前述の詳細な説明に提示されているが、膨大な数の変形が存在することを理解されたい。また、本明細書に記載されている一又は複数の実施形態は、発明の主題の範囲、適用性、又は構成を何らかの方法で制限することを意図していないことを理解されたい。むしろ、前述の詳細な説明は、記載されている一又は複数の実施形態を実装するための簡便なロードマップを当業者に提供するであろう。請求項によって定義される範囲を逸脱することなく、機能及び要素の配置において様々な変更が可能であり、本特許申請書提出の時点で既知の均等物及び予測しうる均等物を含むことを理解されたい。
上述では、「接続」又は「連結」されている要素、ノード、又は機構に言及している。本明細書で使用される「接続された」とは、特に明記しない限り、一つの要素/ノード/機構が別の要素/ノード/機構に必ずしも機械的にではなく、直接結合されている(又は直接連通している)ことを意味する。同様に、特に明記しない限り、「結合された」とは、一つの要素/ノード/機構が別の要素/ノード/機構に必ずしも機械的にではなく、直接あるいは間接的に結合されていることを意味する。このため、図1〜2は要素の例示的な配置構成を示しているが、本開示の実施形態において追加の介在要素、デバイス、機構、又はコンポーネントが存在しうる。
本明細書で使用される用語及び表現、並びにそれらの変化形は、別途明確な記載がない限り、限定的なものではなく、変更可能なものとして解釈すべきである。前述の例として、「含む」という用語は「非限定的に含む」ことを意味するとして理解すべきであり、「実施例」という用語は、説明しているアイテムの事例を提供するものであり、これらのリストを包括するもの又は限定するものではなく、「従来の」、「伝統的な」、「通常の」、「標準の」、「既知の」等の形容詞と、同様の意味を持つ用語は、説明したアイテムを所定の時間間隔に限定する、又は所定の時点において利用可能なアイテムに限定するとして解釈すべきでなく、むしろ利用可能な、又は現在、あるいは今後任意の時点で利用可能又は公知となりうる、伝統的な、通常の、又は標準の技術を包含するものとして理解すべきである。
同様に、「及び」でつながったアイテムのグループは、グループ分けにおいてそれらのアイテムの各々、また全てが存在することが要求されると理解すべきではなく、特に明記しない限り、「及び/又は」でつながったものとして理解すべきである。同様に、「又は」でつながったアイテムのグループは、グループ内で相互排他性が要求されると理解すべきではなく、特に明記しない限り、「及び/又は」でもつながったものとして理解すべきである。さらに、本発明のアイテム、要素又はコンポーネントは単一のものとして記載され主張されているが、単一に限定されることが明記されていない限り、複数のものもそれらの範囲内にあるとみなされる。幾つかの実施例における「一又は複数の」、「少なくとも」、「非限定的に」又はその他同様の表現等の広がりを持つ単語及び表現が存在することにより、上記の広がりを持つ表現がない事例では、より狭い場合が意図される又は要求されると解釈すべきではない。
100 探索領域
102 凸ポリゴン
104、106、108 ポリゴンの断片
110、112、114、116、118、120、122 UAV
S1、S2、S3 基地
200 システム
202 タスク割当モジュール
204 コマンドモジュール
206 ステータスモジュール
208 リアルタイム再計画モジュール
210 必要機能計算モジュール
212 探索モジュール
214 充足度機能計算モジュール
216 充足度リストデータベースモジュール
218 選択モジュール
220 プロセッサモジュール
222 メモリモジュール
224 通信モジュール
228 ミッション管理フレームワーク
300、400 プロセス

Claims (10)

  1. ミッション再計画のためのシステムであって、該システムは、
    領域探索のための複数のビークルをリアルタイムで監視し
    前記ビークルの中から機能不全に陥って不完全なタスクを実施している少なくとも1つのビークルを検出する
    ように動作可能なステータスモジュール(206)と、
    不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算するように動作可能な必須能力モジュール(210)と、
    前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く各ビークルの未走査の面積からなる未走査範囲集合を決定し、
    各ビークルのタスク完了位置から前記少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算して移動距離集合を提供し、
    前記移動距離集合及び前記未走査範囲集合に基づいてエキストラ範囲集合であって、エキストラ範囲集合の各要素が、前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く各ビークルについて、前記移動距離に電波到達範囲を乗じたものと、前記未走査の面積との和である、エクストラ範囲集合を決定し、
    前記エクストラ範囲集合を前記不完全範囲の面積及び残存能力の面積であって、前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く各ビークルについて、前記電波到達範囲と速度と、最大飛行時間であって、前記少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルを検出し、ミッションの再計画を行っているタイミング以降の航続時間を示す最大飛行時間とを乗じたものである残存能力の面積と比較して充足度リストを提供する
    ように動作可能な充足度能力計算モジュール(214)と、
    前記充足度リストに基づいて前記ビークルの中から選択されたビークルを割り当てるように動作可能な選択モジュール(218)と
    を含むシステム。
  2. 前記選択モジュール(218)が、前記不完全範囲の面積についてのタスクの完了に要する時間の最小化、前記不完全範囲の面積についてのタスク及び前記未走査範囲集合についてのタスクの完了に要する時間の最小化、又は前記不完全範囲の面積についてのタスクの完了に要する燃料消費の最小化のうちの少なくとも1つに基づいて、選択されたビークルを割り当てるようにさらに動作可能な、請求項1に記載のシステム。
  3. 前記充足度リストを充足度リストデータベースモジュールに保存するように動作可能な充足度リストデータベースモジュール(216)をさらに含む、請求項1又は2に記載のシステム。
  4. 前記ビークルは飛行機及び地上車両を含む、請求項1〜3のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 前記ステータスモジュールは、通信モジュールから受信した対応するデータパケットをデコードすることによって、前記各ビークルのステータスを決定するようにさらに動作可能な、請求項1〜4のいずれか一項に記載のシステム。
  6. ミッション再計画のための方法であって、プロセッサの動作によって実施される該方法は、
    リアルタイムで領域探索のための複数のビークルを監視することと、
    前記ビークルの中から機能不全に陥って不完全なタスクを実施している少なくとも1つビークルを検出することと、
    前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く各ビークルの未走査の面積からなる未走査範囲集合を決定することと、
    各ビークルのタスク完了位置から前記少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルの停止点までの移動距離を計算して移動距離集合を提供することと、
    前記移動距離集合及び前記未走査範囲集合に基づいてエクストラ範囲集合であって、エキストラ範囲集合の各要素が、前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く各ビークルについて、前記移動距離に電波到達範囲を乗じたものと、前記未走査の面積との和である、エクストラ範囲集合を決定することと、
    前記不完全なタスクについて不完全範囲の面積を計算することと、
    前記エクストラ範囲集合を前記不完全範囲の面積及び残存能力の面積であって、前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く各ビークルについて、前記電波到達範囲と速度と最大飛行時間であって、前記少なくとも1つの機能不全に陥ったビークルを検出し、ミッションの再計画を行っているタイミング以降の航続時間を示す最大飛行時間とを乗じたものである残存能力の面積と比較して充足度リストを提供することと、
    前記充足度リストが空でない場合、前記充足度リストに基づいて前記ビークルの中から選択されたビークルを割り当てることと
    を含む方法。
  7. 前記不完全範囲の面積についてのタスクの完了に要する時間の最小化、前記不完全範囲の面積についてのタスク及び前記未走査範囲集合についてのタスクの完了に要する時間の最小化、又は前記不完全範囲の面積についてのタスクの完了に要する燃料消費の最小化のうちの少なくとも1つに基づいて、前記選択されたビークルを割り当てることをさらに含む、請求項6に記載の方法。
  8. メモリモジュールに含まれる充足度リストデータベースモジュールに前記充足度リストを保存することをさらに含む、請求項6又は7に記載の方法。
  9. 前記選択されたビークルによって前記不完全なタスクを実施することをさらに含む、請求項6〜8のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記充足度リストが空の場合、前記不完全なタスクをサブタスクに分割すること、前記複数のビークルのうち前記少なくとも1つの機能不全に陥って不完全なタスクを実施しているビークルを除く複数のビークルの中から少なくとも2つの選択されたビークルに前記サブタスクを割り当てること、及び前記少なくとも2つの選択されたビークルによって前記サブタスクを実施することをさらに含む、請求項6〜9のいずれか一項に記載の方法。
JP2013148182A 2012-07-18 2013-07-17 複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画 Active JP6397608B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/551,616 US9651950B2 (en) 2012-07-18 2012-07-18 Mission re-planning for coordinated multivehicle task allocation
US13/551,616 2012-07-18

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2014059860A JP2014059860A (ja) 2014-04-03
JP2014059860A5 JP2014059860A5 (ja) 2017-10-19
JP6397608B2 true JP6397608B2 (ja) 2018-09-26

Family

ID=48699526

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013148182A Active JP6397608B2 (ja) 2012-07-18 2013-07-17 複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9651950B2 (ja)
EP (2) EP2688016A1 (ja)
JP (1) JP6397608B2 (ja)
CN (1) CN103576698B (ja)

Families Citing this family (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9629220B2 (en) * 2013-08-05 2017-04-18 Peter Panopoulos Sensor-based controllable LED lighting system with repositionable components and method
US9248915B2 (en) * 2013-08-30 2016-02-02 Insitu, Inc. Systems and methods for fuel monitoring
US9688403B2 (en) * 2014-05-20 2017-06-27 Infatics, Inc. Method for adaptive mission execution on an unmanned aerial vehicle
US9583006B2 (en) * 2014-05-20 2017-02-28 Verizon Patent And Licensing Inc. Identifying unmanned aerial vehicles for mission performance
JP6172783B2 (ja) * 2014-07-31 2017-08-02 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドSz Dji Technology Co.,Ltd 無人航空機を用いて仮想観光をするシステムおよび方法
CN106605261B (zh) * 2014-08-27 2020-06-26 蓬塞有限公司 用于呈现描述森林工作单元操作的数据的方法、设备和用户界面
US10109024B2 (en) 2014-09-05 2018-10-23 The Climate Corporation Collecting data to generate an agricultural prescription
US9454157B1 (en) * 2015-02-07 2016-09-27 Usman Hafeez System and method for controlling flight operations of an unmanned aerial vehicle
US9514653B2 (en) 2015-04-09 2016-12-06 Elwha Llc Systems, methods, and devices for providing assistance to an unmanned aerial vehicle
US9688402B2 (en) 2015-04-09 2017-06-27 Elwha Llc Systems, methods, and devices for unmanned aerial vehicle dispatch and recovery
FR3037429B1 (fr) * 2015-06-15 2018-09-07 Donecle Systeme et procede d'inspection automatique de surface
US9776717B2 (en) 2015-10-02 2017-10-03 The Boeing Company Aerial agricultural management system
JP6602877B2 (ja) * 2015-10-07 2019-11-06 ブルーイノベーション株式会社 飛行体の飛行管理システム
CN105302153B (zh) * 2015-10-19 2018-04-17 南京航空航天大学 异构多无人机协同察打任务的规划方法
US10249197B2 (en) 2016-03-28 2019-04-02 General Electric Company Method and system for mission planning via formal verification and supervisory controller synthesis
US10040552B2 (en) 2016-05-06 2018-08-07 International Business Machines Corporation Alert system for an unmanned aerial vehicle
CN106200657B (zh) * 2016-07-09 2018-12-07 东莞市华睿电子科技有限公司 一种无人机控制方法
US20180074521A1 (en) * 2016-09-09 2018-03-15 Wal-Mart Stores, Inc. Geographic area monitoring systems and methods utilizing interchangeable tool systems
GB2568006B (en) 2016-09-09 2019-09-18 Walmart Apollo Llc Systems and methods to interchangeably couple tool systems with unmanned vehicles
WO2018049186A1 (en) 2016-09-09 2018-03-15 Wal-Mart Stores, Inc. Geographic area monitoring systems and methods through interchanging tool systems between unmanned vehicles
US10423169B2 (en) * 2016-09-09 2019-09-24 Walmart Apollo, Llc Geographic area monitoring systems and methods utilizing computational sharing across multiple unmanned vehicles
US20180072416A1 (en) * 2016-09-09 2018-03-15 Wal-Mart Stores, Inc. Geographic area monitoring systems and methods of cooperatively utilizing multiple unmanned vehicles
WO2018049148A1 (en) * 2016-09-09 2018-03-15 Wal-Mart Stores, Inc. Geographic area monitoring systems and methods that balance power usage between multiple unmanned vehicles
GB2557621A (en) * 2016-12-12 2018-06-27 Bae Systems Plc System and method for coordination among a plurality of vehicles
EP3552160B1 (en) 2016-12-12 2023-05-24 BAE Systems PLC System and method for coordination among a plurality of vehicles
KR101908435B1 (ko) * 2017-01-19 2018-10-16 금오공과대학교 산학협력단 생체 모방 알고리즘을 이용한 다수 드론의 수색 및 정찰 방법
WO2018144929A1 (en) 2017-02-02 2018-08-09 Infatics, Inc. (DBA DroneDeploy) System and methods for improved aerial mapping with aerial vehicles
JP2020106870A (ja) * 2017-03-23 2020-07-09 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
CN107037827B (zh) * 2017-04-14 2020-02-21 合肥工业大学 无人机航空作业任务分配与航迹规划联合优化方法及装置
CN107845011B (zh) * 2017-08-07 2019-08-02 北京小度信息科技有限公司 用于处理订单的方法和装置
IT201700092580A1 (it) * 2017-08-09 2019-02-09 Abzero Srls Struttura di drone per il trasporto di materiale a temperatura controllata
US20200393832A1 (en) * 2018-03-07 2020-12-17 Nec Corporation Mobile body control device, mobile body control method, and recording medium
CN108871330B (zh) * 2018-03-14 2022-12-13 广州亿航智能技术有限公司 无人机编队飞行路径确定方法及装置
JP7069896B2 (ja) * 2018-03-16 2022-05-18 株式会社豊田中央研究所 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム
US11429101B2 (en) 2018-04-19 2022-08-30 Aurora Flight Sciences Corporation Adaptive autonomy system architecture
CN110580014B (zh) 2018-06-11 2021-03-30 北京京东尚科信息技术有限公司 用于控制自动导引运输车的方法、装置和系统
US11256269B2 (en) * 2018-11-29 2022-02-22 Robert Bosch Gmbh Optimization of task completion in a facility
CN109445445A (zh) * 2018-12-28 2019-03-08 珠海云洲智能科技有限公司 一种多艇协同控制系统
WO2020150862A1 (zh) * 2019-01-21 2020-07-30 深圳市大疆创新科技有限公司 任务显示方法及装置
CN113412053B (zh) * 2019-02-12 2023-04-04 株式会社尼罗沃克 无人机系统、无人机系统的控制方法以及计算机可读记录介质
CN110852524B (zh) * 2019-11-19 2023-04-18 腾讯科技(深圳)有限公司 时间窗口的确定方法、装置、设备及存储介质
CN111947646B (zh) * 2020-08-12 2022-02-08 上海卫星工程研究所 多星多模式机动成像模型的星载通用描述方法及系统
CN111984033B (zh) * 2020-08-19 2022-12-30 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心 一种多无人机覆盖任务路径规划方法及装置
CN112362073B (zh) * 2020-10-20 2022-07-05 武汉大学 一种基于凸包特征的导航路径建模及最短路径求解方法
CN112462783B (zh) * 2020-12-02 2021-07-23 中国人民解放军国防科技大学 全覆盖应用下异构多机器人系统的任务规划方法
CN113485429B (zh) * 2021-07-23 2022-01-18 安徽有云智能科技有限公司 空地协同交通巡检的路径优化方法和装置
CN113762594B (zh) * 2021-07-23 2023-07-07 合肥工业大学 车机协同配送灾后救援物资的路径规划方法和装置
CN114037131B (zh) * 2021-10-29 2024-05-14 鹏城实验室 一种空地协同任务路线规划方法、装置、终端及存储介质

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH113490A (ja) * 1997-06-10 1999-01-06 Mitsubishi Electric Corp 監視装置
US7343232B2 (en) * 2003-06-20 2008-03-11 Geneva Aerospace Vehicle control system including related methods and components
EP1761741A2 (en) * 2004-02-06 2007-03-14 Icosystem Corporation Methods and systems for area search using a plurality of unmanned vehicles
US7908040B2 (en) * 2004-07-15 2011-03-15 Raytheon Company System and method for automated search by distributed elements
JP4460411B2 (ja) * 2004-10-01 2010-05-12 本田技研工業株式会社 ロボット制御装置
US7512462B2 (en) * 2004-11-16 2009-03-31 Northrop Grumman Corporation Automatic contingency generator
US7469183B2 (en) * 2005-01-24 2008-12-23 International Business Machines Corporation Navigating UAVs in formation
US7451023B2 (en) * 2005-07-25 2008-11-11 Lockheed Martin Corporation Collaborative system for a team of unmanned vehicles
US7603212B2 (en) * 2006-03-30 2009-10-13 Honeywell International, Inc. Real time planning and scheduling for a team of unmanned vehicles
US8060270B2 (en) * 2008-02-29 2011-11-15 The Boeing Company System and method for inspection of structures and objects by swarm of remote unmanned vehicles
US8643719B2 (en) 2008-02-29 2014-02-04 The Boeing Company Traffic and security monitoring system and method
US9046892B2 (en) * 2009-06-05 2015-06-02 The Boeing Company Supervision and control of heterogeneous autonomous operations
CN102004664A (zh) * 2010-10-18 2011-04-06 北京控制工程研究所 一种空间飞行器嵌入式实时操作系统调度方法
CN101986272A (zh) * 2010-11-05 2011-03-16 北京大学 一种云计算环境下的任务调度方法
CN102122251B (zh) * 2011-03-21 2016-09-14 北京航空航天大学 一种基于遗传算法的多航天器并行测试任务调度方法
US8788121B2 (en) * 2012-03-09 2014-07-22 Proxy Technologies, Inc. Autonomous vehicle and method for coordinating the paths of multiple autonomous vehicles

Also Published As

Publication number Publication date
CN103576698A (zh) 2014-02-12
CN103576698B (zh) 2018-09-25
EP2688016A1 (en) 2014-01-22
US20140025228A1 (en) 2014-01-23
US9651950B2 (en) 2017-05-16
EP3651086A1 (en) 2020-05-13
JP2014059860A (ja) 2014-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6397608B2 (ja) 複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画
JP2014059860A5 (ja)
US10203701B2 (en) Dynamic task allocation in an autonomous multi-UAV mission
US10093021B2 (en) Simultaneous mapping and planning by a robot
JP6602877B2 (ja) 飛行体の飛行管理システム
Wei et al. An operation-time simulation framework for UAV swarm configuration and mission planning
Kim et al. Real-time path planning with limited information for autonomous unmanned air vehicles
US20190240834A1 (en) Dispatching method and device, and non-transitory readable storage medium
Fazli et al. Multi-robot repeated area coverage
US10800042B2 (en) Executing centralized and decentralized controlled plans collaboratively by autonomous robots
CN109388483A (zh) 用于通过计算云卸载来支持关键任务应用的方法和设备
CN111007875B (zh) 飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器
KR102009608B1 (ko) 센서 네트워크에서 uav의 센싱 데이터 정보 최대화를 위한 pso 기반 uav 위치 탐색 방법 및 장치
US20220100184A1 (en) Learning-based techniques for autonomous agent task allocation
WO2012098853A1 (ja) 動線検出処理データ分散システム、動線検出処理データ分散方法およびプログラム
CN110146072A (zh) 一种路径规划方法、服务器及可读存储介质
Sun et al. Distributed probabilistic search and tracking of agile mobile ground targets using a network of unmanned aerial vehicles
US20220276058A1 (en) Systems and methods for utilizing modeling to automatically generate paths for indoor navigation
CN108871330A (zh) 无人机编队飞行路径确定方法及装置
CN109827584A (zh) 路径规划方法、装置、电子设备与存储介质
US20210125422A1 (en) Maintenance induction for aircraft
Sastre et al. Collision-free swarm take-off based on trajectory analysis and UAV grouping
Lee et al. Receding-horizon multi-objective optimization for disaster response
Prescott et al. Multiplatform phased mission reliability modelling for mission planning
De Medeiros et al. Integrated task assignment and maintenance recommendation based on system architecture and PHM information for UAVs

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160715

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20170529

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170606

A524 Written submission of copy of amendment under article 19 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524

Effective date: 20170904

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180220

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180516

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180807

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180903

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6397608

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250