SAREnv: Un conjunto de datos de código abierto y herramienta de referencia para la búsqueda y rescate en la naturaleza informada utilizando UAVs
Autores: Grøntved, Kasper Andreas Rømer; Jarabo-Peñas, Alejandro; Reid, Sid; Rolland, Edouard George Alain; Watson, Matthew; Richards, Arthur; Bullock, Steve; Christensen, Anders Lyhne
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
SAREnv: Un conjunto de datos de código abierto y herramienta de referencia para la búsqueda y rescate en la naturaleza informada utilizando UAVs
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Vehículos aéreos no tripulados
Búsqueda y rescate en la naturaleza
Algoritmos de planificación de rutas
Escenarios geoespaciales
Modelo probabilístico
Marco de evaluación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) desempeñan un papel cada vez más vital en las operaciones de búsqueda y rescate (SAR) en la naturaleza al mejorar la conciencia situacional y ampliar las capacidades de los equipos humanos. Sin embargo, la falta de estándares normalizados ha impedido la evaluación sistemática de algoritmos de planificación de rutas de un solo agente y de múltiples agentes. Este documento presenta un conjunto de datos de código abierto y un marco de evaluación para abordar esta brecha. El marco comprende 60 escenarios geoespaciales en cuatro entornos europeos distintos, con mapas de probabilidad de alta resolución. Presentamos un modelo probabilístico de persona perdida derivado de modelos estadísticos del comportamiento de personas perdidas. Proporcionamos un conjunto de herramientas para evaluar rutas de búsqueda en comparación con cuatro métodos de referencia: Círculos Concéntricos, Zigzag de Pizza, Codicioso y Exploración Aleatoria, utilizando tres métricas cuantitativas: Probabilidad acumulada de detección, probabilidad de detección descontada por tiempo y puntuación de descubrimiento de persona perdida. Ofrecemos un marco de evaluación para facilitar el análisis comparativo de algoritmos de planificación de rutas de un solo agente y de múltiples agentes, apoyando tanto los métodos de referencia presentados como generadores de rutas definidos por el usuario. Al proporcionar un marco estructurado y extensible, este trabajo establece una base para la evaluación rigurosa y reproducible de estrategias de búsqueda de VANT en entornos silvestres complejos.
Descripción
Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) desempeñan un papel cada vez más vital en las operaciones de búsqueda y rescate (SAR) en la naturaleza al mejorar la conciencia situacional y ampliar las capacidades de los equipos humanos. Sin embargo, la falta de estándares normalizados ha impedido la evaluación sistemática de algoritmos de planificación de rutas de un solo agente y de múltiples agentes. Este documento presenta un conjunto de datos de código abierto y un marco de evaluación para abordar esta brecha. El marco comprende 60 escenarios geoespaciales en cuatro entornos europeos distintos, con mapas de probabilidad de alta resolución. Presentamos un modelo probabilístico de persona perdida derivado de modelos estadísticos del comportamiento de personas perdidas. Proporcionamos un conjunto de herramientas para evaluar rutas de búsqueda en comparación con cuatro métodos de referencia: Círculos Concéntricos, Zigzag de Pizza, Codicioso y Exploración Aleatoria, utilizando tres métricas cuantitativas: Probabilidad acumulada de detección, probabilidad de detección descontada por tiempo y puntuación de descubrimiento de persona perdida. Ofrecemos un marco de evaluación para facilitar el análisis comparativo de algoritmos de planificación de rutas de un solo agente y de múltiples agentes, apoyando tanto los métodos de referencia presentados como generadores de rutas definidos por el usuario. Al proporcionar un marco estructurado y extensible, este trabajo establece una base para la evaluación rigurosa y reproducible de estrategias de búsqueda de VANT en entornos silvestres complejos.