Performance evaluation of path planning algorithms for autonomous UAV deployment using two urban scenarios
Notice bibliographique
Résumé
In this work, three path planning algorithms for autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) are proposed to be implemented in two urban scenarios. The first scenario is a simple environment without obstacles and the second scenario is a realistic environment in which an urban environment with its infrastructures such as bridge is modeled. In the first step, the test environments are modeled using Gazebo 3D with Robot Operating System. Then, 3D occupancy grid mapping using the Octomap library. Lastly, the path planning simulation is conducted for three sampling-based algorithms, namely, Probabilistic Roadmap (PRM), Rapidly Exploring Random Tree-star (RRT*), and Expansive Space Tree (EST). Three performance objectives from each algorithm are evaluated, i.e., planning time, path length, and number of subpoints. The results show that in a simpler environment with fewer disturbances, PRM or EST is more suited as they take less computational time. In complex environments with more obstacles, EST is more suitable to be implemented as it generates shorter paths with reasonable time but when the shortest path distance is mandatory, selecting RRT* is preferable. Overall, the selected methods can be easily applied in an actual environment by programming the instructions in a microcontroller of a UAV equipped with similar depth camera sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».