Joint Trajectory Planning and Task Offloading in UAV-Assisted Inspection Networks: A Transformer-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Uncrewed aerial vehicle (UAV) has emerged as a promising solution for automating railway inspections due to its high mobility, flexible deployment, and reduced labor cost. In this paper, we investigate UAV-assisted railway inspections, which include object recognition, humidity monitoring, and critical infrastructure modeling, each with distinct data volumes and computational requirements. Particularly, we introduce a UAV-assisted railway inspection framework. Different types of sensors are divided into several clusters. The UAV departs from the hive, flies over each cluster to collect their computational requirements, and performs task offloading before returning to the hive. This process is formulated as a joint optimization problem of trajectory planning and task offloading to minimize the weighted sum of latency and energy consumption. Considering the constrained computing and storage capabilities of UAVs, it is crucial but challenging to develop a lightweight yet high-performing solution for the multi-objective optimization problems. As such, a novel <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">A</u>rtificial General Intelligence (AGI)-<underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">o</u>riented <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">T</u>ransformer (AoT) algorithm is proposed to solve the optimization problem. It uses an encoder-only architecture to process either sensor location or task features, and then directs the encoded outputs to different output heads to make decisions on UAV trajectory and task offloading. Simulation results demonstrate that the proposed AoT algorithm outperforms benchmark algorithms in terms of trajectory length and average offloading cost.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».