Planificación de vuelo utilizando algoritmos evolutivos

Abstract

Un dron o Unmanned Aerial Vehicle (UAV) es un vehículo aéreo autónomo o controlado remotamente. La utilización de una flota de drones presenta un número importante de ventajas en misiones de vigilancia y reconocimiento en comparación a la utilización de un único dron. Una flota de drones que colaboran entre sí permite aumentar el área o reducir el tiempo requerido de una misión. Sin embargo, la coordinación de una flota de drones con un propósito colaborativo introduce múltiples problemas, principalmente cuando los drones deben actuar de forma autónoma. El problema abordado consiste en la generación de rutas para los integrantes de la flota optimizando métricas como el tiempo de vuelo, la cobertura del área y la conectividad entre los drones. A su vez se aborda la utilización de programación orientada a agentes como técnica que permite obtener reacciones en tiempo real de los drones durante la ejecución de la misión. En este informe se presenta el diseño de algoritmos de inteligencia computacional para la planificación de la movilidad de una flota de drones autónomos utilizando simulación. Se utilizaron algoritmos heurísticos y metaheurísticos para la planificación del movimiento fuera de línea para la flota en su conjunto, y en línea para cada integrante de la misma de forma independiente y descentralizada. Con esta finalidad, cada dron cuenta con un dispositivo de comunicación inalámbrica que le permite intercambiar información con otros drones que se encuentran dentro de su rango de alcance. Cada dron determina su plan de vuelo solamente con la información parcial del plan de vuelo de los drones dentro de su rango de alcance. Se analizó el problema y se definieron modelos matemáticos considerando diferentes parámetros como la cantidad de drones en la flota, velocidad y rango de alcance de los drones, frecuencia de planificación, etc. Se diseñaron diferentes algoritmos para resolver el problema y se realizaron estudios estadísticos para compararlos y determinar las bondades y debilidades de cada uno de ellos. La investigación realizada y los algoritmos construidos permitieron la ejecución eficiente de misiones de reconocimiento y vigilancia en simulaciones, realizando una contribución al estudio de problemas de cooperación entre drones. Para el caso del algoritmo fuera de línea, se lograron mejoras en el fitness de las soluciones de hasta 10 veces comparado con el algoritmo Mutation or Selection Evolution Strategy (MOSES). Por otra parte, el algoritmo en línea con reacción es casi dos veces y medio mejor en la detección de objetivos con respecto a la versión sin reacción.