可充電無人機軌跡優化，用於大規模感測器網路的實時持續數據收集

核心概念

本文提出了一種可充電無人機輔助的週期性數據收集方案，通過優化無人機軌跡、感測器節點集群和訪問順序，最大程度地減少數據收集完成時間，並提出了一種低複雜度的軌跡調整策略來應對感測器節點的動態變化。

摘要

摘要
本文探討了利用可充電無人機進行大規模感測器網路數據收集的議題。由於無人機機載能源有限，傳統方法難以滿足持續數據收集任務的需求。本文提出了一種基於可充電無人機的週期性數據收集方案，旨在最小化數據收集完成時間。
方案概述
該方案的核心是通過無線充電平台為無人機提供能源補充，使其能夠持續執行數據收集任務。方案中，無人機週期性地訪問感測器節點，收集數據並返回充電平台進行充電。
優化目標
為了最大程度地減少數據收集完成時間，該方案著重於以下幾個方面的優化：

無人機軌跡優化：通過規劃最佳飛行路線，縮短飛行距離和時間。
感測器節點集群：將感測器節點劃分為多個集群，以便無人機在單次飛行中收集數據。
訪問順序優化：確定每個集群內感測器節點的最佳訪問順序，進一步減少飛行距離和時間。
技術挑戰
實現上述優化目標面臨以下技術挑戰：

問題的非凸性：數據收集完成時間最小化問題是一個非凸優化問題，難以直接求解。
整數變量的存在：感測器節點集群和訪問順序的決策變量為整數變量，增加了問題的求解難度。
感測器節點的動態變化：在實際應用中，感測器節點的狀態可能會隨時間發生變化，例如新增節點或節點失效，需要設計相應的軌跡調整策略。
解決方案
為了應對上述挑戰，本文提出了以下解決方案：

問題分解：將原問題分解為兩個子問題，分別是無人機數據收集軌跡優化子問題和感測器節點集群與訪問順序優化子問題。
凸優化方法：針對無人機數據收集軌跡優化子問題，採用逐次凸逼近（SCA）方法將其轉化為凸優化問題，並利用現有算法求解。
二分搜索和啟發式算法：針對感測器節點集群與訪問順序優化子問題，採用二分搜索方法確定最佳集群數量，並利用啟發式算法（如遺傳算法）求解訪問順序。
軌跡調整策略：針對感測器節點的動態變化，提出了一種低複雜度的軌跡調整策略，通過局部調整無人機軌跡來適應網路變化，避免了重新規劃全局軌跡帶來的計算成本。
主要貢獻
本文的主要貢獻包括：

提出了一種可充電無人機輔助的週期性數據收集方案，並建立了數據收集完成時間最小化問題的數學模型。
設計了一種基於凸優化和啟發式算法的週期性軌跡優化算法，有效地解決了問題的非凸性和整數變量問題。
提出了一種低複雜度的軌跡調整策略，提高了方案對感測器節點動態變化的適應性和快速響應能力。
結論
本文提出的可充電無人機輔助數據收集方案，通過優化無人機軌跡、感測器節點集群和訪問順序，有效地減少了數據收集完成時間，並提出了一種低複雜度的軌跡調整策略來應對感測器節點的動態變化，為大規模感測器網路的實時持續數據收集提供了有效的解決方案。

統計資料

一架典型的旋翼無人機的續航時間約為 30 分鐘。
無線充電平台的充電效率可以達到 90% 以上。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Rechargeable UAV Trajectory Optimization for Real-Time Persistent Data Collection of Large-Scale Sensor Networks

by Rui Wang, De... 於 arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.15761.pdf

深入探究

在城市環境中部署可充電無人機進行數據收集時，如何應對建築物和空中交通的影響？

在城市環境中部署可充電無人機進行數據收集時，建築物和空中交通會對無人機的飛行軌跡和數據收集效率產生顯著影響。為了解決這些問題，可以考慮以下策略：
應對建築物影響：

三維路徑規劃： 不同於假設恆定飛行高度的二維路徑規劃，城市環境需要考慮建築物高度限制，進行三維路徑規劃。這需要獲取精確的城市三維地圖信息，並採用能夠處理三維空間約束的路径规划算法，例如 A* 算法的三維拓展。
建築物遮擋預測： 建築物會遮擋無人機與傳感器節點之間的通信鏈路，影響數據收集效率。可以利用城市三維模型和射線追踪技術，預測建築物遮擋情況，並據此調整無人機飛行高度和路径，盡可能保持視距傳播，確保穩定的數據傳輸。
多跳中繼： 對於無法繞過的高大建築物，可以考慮利用其他無人機或地面基站作為中繼節點，構建多跳通信鏈路，將數據逐步傳輸至目的地。
應對空中交通影響：

空域管制與協同： 城市空域通常比較擁擠，需要遵守相關空域管制規定。無人機需要接入空中交通管理系統，實時獲取其他飛行器的飛行信息，並通過協同避碰算法，動態調整自身飛行軌跡，避免碰撞風險。
低空飛行網絡： 可以考慮利用城市中現有的低空飛行網絡基礎設施，例如無人機專用航線和起降平台，規範無人機飛行路徑，降低與其他飛行器衝突的可能性。
飛行時間和路徑優化： 選擇空中交通相對稀疏的時間段進行數據收集任務，例如凌晨或深夜。同時，優化飛行路徑，盡量避開機場、直升機停機坪等空中交通密集區域。
總之，在城市環境中部署可充電無人機進行數據收集需要綜合考慮建築物和空中交通的影響，採用三維路徑規劃、遮擋預測、多跳中繼、空域管制與協同、低空飛行網絡、飛行時間和路徑優化等策略，才能確保數據收集任務的安全性和效率。

如果感測器節點的數據生成速率不均勻，如何調整無人機軌跡和數據收集策略以優化整體性能？

當傳感器節點的數據生成速率不均勻時，若按照固定周期和路徑收集數據，可能會導致部分節點數據積壓，而另一些節點數據採集不足。為了解決這個問題，可以根據數據生成速率動態調整無人機軌跡和數據收集策略，優化整體性能：
1. 基於需求的動態路徑規劃：

實時監測數據隊列： 無人機或基站可以實時監測每個傳感器節點的數據隊列长度或數據生成速率。
動態調整訪問順序和頻率： 根據數據隊列长度或數據生成速率，動態調整無人機訪問每個節點的順序和頻率。例如，优先访问数据生成速率高或数据隊列长度长的节点，或增加对这些节点的访问频率。
動態調整路徑： 根據動態調整後的訪問順序和頻率，利用路径规划算法重新規劃無人機飛行路徑，例如，可以利用遗传算法、蚁群算法等启发式算法快速找到次优路径。
2. 基於預測的周期性路徑調整：

數據生成速率預測： 可以利用历史数据，使用时间序列分析、机器学习等方法预测每个节点未来的数据生成速率。
周期性路徑優化： 根據預測的數據生成速率，周期性地优化无人机飞行路径和每个节点的访问频率，例如，可以将数据生成速率作为优化目标之一，重新求解问题 (P1)。
在线调整： 在实际飞行过程中，根据实时数据生成速率与预测值的偏差，对路径进行微调。
3. 混合策略：

分區管理： 可以将数据生成速率相近的节点劃分到同一个区域，对不同区域采用不同的数据收集策略。
动态调整区域划分： 根据数据生成速率的变化，动态调整区域划分。
性能指标：

平均数据获取延遲： 衡量数据从生成到被无人机收集所花费的平均时间。
数据新鲜度： 可以使用 AoI (Age of Information) 来衡量数据的实时性。
任务完成时间： 无人机完成一轮数据收集任务所需的时间。
通过以上策略，可以根据传感器节点数据生成速率的不均匀性，动态调整无人机轨跡和数据收集策略，在保证数据新鲜度的同时，提高数据收集效率，降低任务完成时间。

本文提出的方案能否應用於其他需要持續監控和數據收集的領域，例如野生動物保護或精準農業？

是的，本文提出的可充電無人機數據收集方案具有良好的可扩展性和泛化能力，可以应用于其他需要持续监控和数据收集的领域，例如野生动物保护或精准农业：
1. 野生动物保护:

目标识别与跟踪： 无人机搭載高清摄像头、红外传感器等设备，可以对野生动物进行识别和跟踪，收集动物的种类、数量、分布、行为等信息，用于野生动物保护和研究。
栖息地监测： 无人机可以定期对野生动物栖息地进行巡逻监测，收集植被覆盖率、水源分布、人类活动等信息，评估栖息地质量，及时发现并制止破坏野生动物栖息地的行为。
反盗猎巡逻： 无人机可以搭載红外热成像仪等设备，在夜间或复杂地形条件下对野生动物保护区进行巡逻，及时发现并追踪盗猎者，提高反盗猎效率。
2. 精准农业:

农作物生长监测： 无人机搭載多光谱相机、高光谱相机等设备，可以获取农作物的生长信息，例如叶面积指数、叶绿素含量、水分含量等，用于评估作物长势、预测产量、指导田间管理。
病虫害监测与防治： 无人机可以利用高分辨率相机和图像识别技术，识别农作物病虫害，并根据病虫害种类和分布情况，精准喷洒农药，减少农药使用量，降低环境污染。
灌溉管理： 无人机搭載热红外传感器，可以监测土壤水分含量，根据作物需水量，精准控制灌溉量，提高水资源利用效率。
方案优势：

持续性： 可充电无人机可以长时间在空中飞行，实现对目标区域的持续监控和数据收集，无需频繁更换电池或返航充电。
灵活性： 无人机飞行灵活，可以根据实际需求调整飞行高度、路径和数据收集策略，适应不同的应用场景。
高效性： 无人机数据收集效率高，可以快速覆盖大面积区域，获取实时数据，为决策提供依据。
需要解决的问题：

环境适应性： 不同的应用场景对无人机的环境适应性要求不同，例如野生动物保护需要无人机具备低噪音、长航时等特点，精准农业需要无人机具备抗风能力、防雨能力等特点。
数据处理与分析： 无人机收集的数据量庞大，需要高效的数据处理和分析方法，才能将数据转化为有价值的信息。
成本控制： 无人机系统的成本较高，需要根据实际需求选择合适的无人机平台和传感器设备，并优化数据收集策略，降低成本。
总而言之，本文提出的可充電無人機數據收集方案具有广泛的应用前景，可以为野生动物保护、精准农业等领域提供高效、灵活、持续的数据收集解决方案。但要实现方案的实际应用，还需要针对具体场景解决环境适应性、数据处理与分析、成本控制等问题。