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Wind-energy based path planning for unmanned aerial vehicles using Markov decision processes

机译:基于马尔可夫决策过程的基于风能的无人机航路规划

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摘要

Exploiting wind-energy is one possible way to extend flight duration for Unmanned Arial Vehicles. Wind-energy can also be used to minimise energy consumption for a planned path. In this paper, we consider uncertain time-varying wind fields and plan a path through them. A Gaussian distribution is used to determine uncertainty in the Time-varying wind fields. We use Markov Decision Process to plan a path based upon the uncertainty of Gaussian distribution. Simulation results that compare the direct line of flight between start and target point and our planned path for energy consumption and time of travel are presented. The result is a robust path using the most visited cell while sampling the Gaussian distribution of the wind field in each cell.
机译:利用风能是延长无人飞行器飞行时间的一种可能方法。风能还可以用于最大程度地减少计划路径的能耗。在本文中,我们考虑了不确定的随时间变化的风场,并规划了穿过它们的路径。高斯分布用于确定随时间变化的风场中的不确定性。我们使用马尔可夫决策过程基于高斯分布的不确定性来规划路径。给出了仿真结果,该仿真结果比较了起点和目标点之间的直线飞行路线以及我们计划的能耗和行驶时间路线。结果是在访问每个单元中的风场的高斯分布的同时,使用访问量最大的单元获得了一个健壮的路径。

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