倾听心声，感悟成长：三浦惠理子与孩子们的性健康同行之路

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内容介绍

研究背景与问题提出随着智慧城市、灾害监测和农业巡检等场景对多区域覆盖需求的激增地面车辆GV与无人机UAV协同系统因其覆盖范围广、机动性强的优势成为解决复杂环境任务的

关键技术。

然而现有研究多聚焦单一设备路径规划对GV-UAV协同系统的多目标优化仍存在两大核心问题协同约束复杂性无人机续航受限需依赖GV移动充电GV需在多区域间规划最短路径而无人机需在目标区域周边完成扫描覆盖两者路径强耦合且需满足时间同步、避障等约束。

区域形状适应性目标区域可能为不规则多边形如森林火场、农田地块传统规则扫描模式如螺旋、割草易因区域形状导致路径冗余或覆盖率不足。

2023年ESWA SCI1区论文《Two-layer path planning for multi-area coverage by a cooperative ground vehicle and drone system》首次提出双层路径规划框架通过

整数规划模型联合优化GV行驶路径与无人机扫描路径为解决上述问题提供了理论突破。

本文将深度解析其方法论并通过性能实测验证其有效性。

理论基础与前人研究综述

1 协同路径规划的核心理论GV-UAV协同路径规划需整合以下理论

整数规划模型用于描述离散决策变量如GV是否访问某区域、无人机是否扫描某路径段适用于多目标优化问题。

双层优化框架上层规划GV路径下层规划无人机路径通过迭代求解实现全局最优。

自适应算法设计针对复杂约束条件需结合启发式算法如节约算法与元启发式算法如自适应大邻域搜索提升求解效率。

2 前人研究成果与缺口现有研究在以下方面取得进展单设备路径规划如2023年KBS论文提出CL-DMSPSO算法解决多无人机通信约束下的路径规划问题但未涉及GV协同。

简单区域覆盖2023年IEEE IoTJ论文针对动态环境提出ACO-VP算法实现无人机目标覆盖但假设区域为规则形状。

协同任务分配2024年ESWA论文提出基于遗传算法的多无人机协同任务分配方法但未考虑GV移动充电约束。

研究缺口现有方法无法同时处理以下问题GV-UAV路径强耦合导致的计算复杂度高不规则区域扫描路径的适应性不足续航与协同约束下的实时性要求。

研究设计与方法论

1 双层路径规划框架论文提出“两阶段启发式算法自适应大邻域搜索ALNS”的混合求解框架上层规划GV路径目标最小化GV在多区域间的行驶总时间。

约束无人机续航限制、区域访问顺序、GV充电点选择。

方法基于Floyd算法计算最短路径结合节约策略生成初始解。

下层规划无人机路径目标最小化无人机扫描路径长度与转弯时间。

约束区域形状、避障、起降点选择。

方法根据区域圆度指标选择扫描模式圆度≥

86用螺旋扫描否则用割草扫描若区域为凹多边形则基于改进BCD分解法将其分解为凸多边形后生成路径。

2 数据来源与实验设计数据集模拟数据生成10×10 km²区域包含

个不规则目标区域圆度范围

5-

95GV起点与无人机续航时间随机设定。

真实数据采用2023年CEA论文中的农田地块数据验证算法在复杂环境中的适应性。

对比算法传统单层规划仅优化GV或无人机路径基础启发式算法未结合ALNS优化2024年ESWA论文中的多目标进化算法MOEA/D框架。

性能指标总任务完成时间GV行驶时间无人机扫描时间路径冗余率实际路径长度/理论最短路径长度覆盖率扫描区域面积/目标区域总面积。

参考文献[1] Xia Y, Chen C, Liu Y, et al. Two-layer path planning for multi-area coverage by a cooperative ground vehicle and drone system[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 217:

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1 bp时序、回归预测和分类

2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

12 RF随机森林时序、回归预测和分类

13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

14 PNN脉冲神经网络分类

15 模糊小波神经网络预测和分类

16 时序、回归预测和分类

17 时序、回归预测预测和分类

18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM

5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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