Algoritmo de Planificación de Rutas de Fusión Basado en el Sistema de Coordenadas Esféricas para UAVs en Entornos Complejos de Rescate de Emergencia y Civiles
Autores: Pan, Xingyi; He, Xingyu; Ren, Xiaoyue; Qi, Duo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2026
Acceso abierto
Artículo científico
2026
Algoritmo de Planificación de Rutas de Fusión Basado en el Sistema de Coordenadas Esféricas para UAVs en Entornos Complejos de Rescate de Emergencia y Civiles
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Estudio
Marco
UAVs
Planificación de rutas
Fusión
Emergencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio propone un marco de planificación de rutas de fusión heterogénea para vehículos aéreos no tripulados (VANT) que operan en entornos complejos de rescate de emergencia y civiles. Las metaheurísticas de un solo mecanismo existentes, incluyendo la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), la Optimización por Colonias de Hormigas (ACO) y los Algoritmos Genéticos (GAs), sufren limitaciones fundamentales en la planificación de rutas cinemáticas en tres dimensiones: PSO converge rápidamente pero se estanca en óptimos locales debido al colapso de la varianza de la población; ACO ofrece una explotación local robusta pero incurre en un alto costo de inicio en frío; GAs mantienen la diversidad a costa de operaciones de cruce costosas. Para abordar estas deficiencias complementarias simultáneamente, el marco propuesto introduce una representación en coordenadas esféricas que reduce la complejidad computacional y aplica naturalmente las restricciones cinemáticas de los VANT, combinada con factores de peso adaptativos y una estrategia de fusión PSO-ACO en serie, y posteriormente incorpora factores de peso adaptativos. Luego se introduce una estrategia de fusión en serie, en la que la trayectoria subóptima generada por la fase de PSO Esférico se mapea en el campo de feromonas de ACO a través de un mecanismo de Mapeo de Densidad de Núcleo Gaussiano (GKDM), lo que permite a la fase de ACO realizar una explotación local detallada dentro de un corredor cinemáticamente factible. Se formulan diversas restricciones a lo largo de la ruta de vuelo en funciones de costo distintas, que cubren la longitud de la pista del avión, la variación del ángulo de inclinación, la variación de la diferencia de altitud, la evitación de obstáculos y la suavidad; la tarea principal del algoritmo es encontrar la ruta de vuelo con el costo total mínimo. El algoritmo propuesto está dedicado a la planificación de rutas de VANT en entornos complejos de rescate de emergencia (áreas afectadas por desastres, zonas peligrosas) y es aplicable además a la entrega logística civil a baja altitud, la inspección de instalaciones industriales, el monitoreo del medio ambiente ecológico y escenarios de movilidad aérea urbana (UAM) con complejas restricciones de obstáculos. Puede mejorar efectivamente la seguridad y la eficiencia de los VANT al llegar a puntos de rescate, entregar suministros de emergencia, realizar encuestas de desastres y completar diversas tareas de operación civil a baja altitud.
Descripción
Este estudio propone un marco de planificación de rutas de fusión heterogénea para vehículos aéreos no tripulados (VANT) que operan en entornos complejos de rescate de emergencia y civiles. Las metaheurísticas de un solo mecanismo existentes, incluyendo la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), la Optimización por Colonias de Hormigas (ACO) y los Algoritmos Genéticos (GAs), sufren limitaciones fundamentales en la planificación de rutas cinemáticas en tres dimensiones: PSO converge rápidamente pero se estanca en óptimos locales debido al colapso de la varianza de la población; ACO ofrece una explotación local robusta pero incurre en un alto costo de inicio en frío; GAs mantienen la diversidad a costa de operaciones de cruce costosas. Para abordar estas deficiencias complementarias simultáneamente, el marco propuesto introduce una representación en coordenadas esféricas que reduce la complejidad computacional y aplica naturalmente las restricciones cinemáticas de los VANT, combinada con factores de peso adaptativos y una estrategia de fusión PSO-ACO en serie, y posteriormente incorpora factores de peso adaptativos. Luego se introduce una estrategia de fusión en serie, en la que la trayectoria subóptima generada por la fase de PSO Esférico se mapea en el campo de feromonas de ACO a través de un mecanismo de Mapeo de Densidad de Núcleo Gaussiano (GKDM), lo que permite a la fase de ACO realizar una explotación local detallada dentro de un corredor cinemáticamente factible. Se formulan diversas restricciones a lo largo de la ruta de vuelo en funciones de costo distintas, que cubren la longitud de la pista del avión, la variación del ángulo de inclinación, la variación de la diferencia de altitud, la evitación de obstáculos y la suavidad; la tarea principal del algoritmo es encontrar la ruta de vuelo con el costo total mínimo. El algoritmo propuesto está dedicado a la planificación de rutas de VANT en entornos complejos de rescate de emergencia (áreas afectadas por desastres, zonas peligrosas) y es aplicable además a la entrega logística civil a baja altitud, la inspección de instalaciones industriales, el monitoreo del medio ambiente ecológico y escenarios de movilidad aérea urbana (UAM) con complejas restricciones de obstáculos. Puede mejorar efectivamente la seguridad y la eficiencia de los VANT al llegar a puntos de rescate, entregar suministros de emergencia, realizar encuestas de desastres y completar diversas tareas de operación civil a baja altitud.