摘要
摘要
1 Griffiths,S.R.:无人飞行器的远程地形导航(2006) 谷歌学者 2 Altshuler,Y.、Pentland,A.、Bruckstein,A.M.:大型侦察无人机编队的最佳动态覆盖基础设施。 收录于:Swarms and Network Intelligence In Search,第207-238页。 施普林格(2018) 谷歌学者 三。 Theile,M.,Bayerlein,H.,Nai,R.,Gesbert,D.,Caccamo,M.:使用深度强化学习在不同功率约束下进行无人机覆盖路径规划。 arXiv: 2003.02609 (2020) 谷歌学者 4 Mersheeva,V.:灾害情况下区域监测的无人机路由问题。 博士论文(2015) 谷歌学者 5 Freed,M.、Fitzgerald,W.、Harris,R.:使用少量无人机对多个目标进行智能自主监视。 摘自:马萨诸塞州波士顿市国土安全部研发合作会议记录(2005年) 谷歌学者 6 加油或不加油:加油站问题 ACM变速器。 藻类。 (标签) 2011 7 三 1 16 2820113 1295.90098 谷歌学者 数字图书馆 7 飞机加油的航线问题 最佳方案。 莱特。 2015 9 8 1609 1624 3421290 2007年10月10日/11590-015-0849-8 谷歌学者 8 Levy,D.,Sundar,K.,Rathinam,S.:具有燃料限制的异构无人驾驶车辆路线的启发式。 数学。 问题。 工程师。 2014 (2014) 谷歌学者 9 Sundar,K.、Venkatachalam,S.、Rathinam,S.:多仓库、燃料约束、多车辆路径问题的公式和算法。 2016年美国控制会议(ACC),第6489–6494页。 IEEE(2016) 谷歌学者 10 用于持久合作服务的无人机自主系统滚动地平线路径规划:Milp公式和高效启发式 J.智力。 机器人。 系统。 2016 84 1-4 241 258 2007年10月10日/10846-015-0280-5 谷歌学者 数字图书馆 11 基于列生成的航空图像任务能量受限多无人机覆盖路径规划 J.智力。 机器人。 系统。 2020 97 1 125 139 2007年10月10日/10846-019-01010-4 谷歌学者 数字图书馆 12 救灾任务中无人机编队稳健交付场景建模 J.智力。 机器人。 系统。 2021 103 4 1 18 2007年10月10日/10846-021-01502-2 谷歌学者 数字图书馆 13 利用sua进行基础设施网络探索和故障隔离 J.智力。 机器人。 系统。 2019 93 1-2 385 413 2007年10月10日/10846-018-0838-0 谷歌学者 数字图书馆 14 无人机搜索与跟踪的组合优化控制 J.智力。 机器人。 系统。 2019 95 2 691 706 2007年10月10日/10846-018-0915-4 谷歌学者 数字图书馆 15 Maini,P.、Sundar,K.、Rathinam,S.、Sujit,P.:针对大规模覆盖的燃料约束飞行器和地面加油飞行器的合作规划。 arXiv: 1805.04417 (2018年) 谷歌学者 16 Manyam,S.G.,Casbeer,D.W.,Sundar,K.:空地车辆合作路线的路径规划。 2016年美国控制会议(ACC),第4630–4635页。 内政部: https://doi.org/10.1109/ACC.2016.7526082 (2016) 谷歌学者 17 Petitprez,E.,Georges,F.,Rabaland,N.,Bertrand,S.:用于线性基础设施网络例行检查的无人机机队的部署优化。 收录于:2021年国际无人飞机系统会议(ICUAS),第303–310页。 内政部: https://doi.org/10.109/ICUAS51884.2021.9476674 (2021) 谷歌学者 18 Liu,Y.,Liu,Z.,Shi,J.,Wu,G.,Chen,C.:优化边境情报、监视和侦察中无人驾驶飞行器的基地位置和巡逻路线,J.Adv.Transp。 2019 (2019) 谷歌学者 19 用蒙特卡罗模拟验证车辆路径区的构建 欧洲人J.Oper。 物件。 2010 206 1 73 85 10.1016/j.ejor.2010.01.045 https://doi.org/10.1016/j.ejor.2010.01.045 谷歌学者 20 一种基于聚类的带时间窗的多仓库异构车队车辆路径优化方法 《欧洲期刊》。 物件。 2007 176 三 1478 1507 10.1016/j.ejor.2004.07.077 谷歌学者 交叉引用 21 谷歌:谷歌OR-tools。 https://developers.google.com/optimization网站 .在线; 2021年2月2日(2021年)访问 谷歌学者 22 Ramasamy,S.、Reddinger,J.P.F.、Dotterweich,J.M.、Childers,M.A.、Bhounsule,P.A.:在无人地面车辆上充电的多燃料约束无人飞行器的合作路线规划。 收录于:2021年国际无人飞机系统会议(ICUAS),第155-164页。 内政部: https://doi.org/10.109/ICUAS51884.2021.9476848 (2021) 谷歌学者 23 Wilkin,G.A.,Huang,X.:K-means聚类算法:实现和比较。 摘自:第二届国际计算机与计算科学多专题讨论会(IMSCCS 2007),第133-136页。 IEEE(2007) 谷歌学者 24 旅行商问题的整数规划公式 美国临床医学杂志 1960 7 326 329 149964 10.1145/321043.321046 谷歌学者 数字图书馆 25 古罗比:古罗比优化有限责任公司。 https://www.gurobi.com网站/ .在线; 访问日期:2021年9月19日 谷歌学者 26 Rossi,F.、Van Beek,P.、Walsh,T.:约束编程手册。 爱思唯尔(2006) 谷歌学者 27 Shaw,P.,Furnon,V.,De Backer,B.:用于本地搜索的约束编程工具包。 摘自:优化软件类库,第219-261页。 斯普林格(2003) 谷歌学者 28 使用约束规划和元启发式方法解决车辆路径问题 J.启发式 2000 6 4 501 523 10.1023/A:1009621410177 谷歌学者 数字图书馆 29 Tatsch,C.A.A.:西弗吉尼亚大学长期机器人任务路线规划(2020年) 谷歌学者 30 Voudouris,C.,Tsang,E.P.:引导式本地搜索。 摘自:《元启发式手册》,第185-218页。 斯普林格(2003) 谷歌学者 31 Voudouris,C.,Tsang,E.P.,Alsheddy,A.:引导式本地搜索。 摘自:《元启发式手册》,第321-361页。 施普林格(2010) 谷歌学者 32 Ramasamy,S.:Uav-ugv路由代码。 https://github.com/subram0212/JINT_paper_codes网站 .在线; 2022年2月13日(2022年)访问 谷歌学者 33 Ramasamy,S.、Mondal,M.、Reddinger,J.P.F.、Dotterweich,J.M.、Human,J.D.、Childers,M.A.、Bhounsule,P.A.:异质车辆路径:使用遗传算法和贝叶斯优化比较参数调整。 参加:2022年国际无人机系统会议(ICUAS)(2022年) 谷歌学者
建议
使用能量受限的无人机覆盖环境 2019年机器人与自动化国际会议(ICRA) 我们研究使用电池容量有限的无人机(UAV)覆盖环境的问题。 我们考虑无人机可以降落在无人地面车辆(UGV)上并为车载电池充电的场景。 UGV还可以。。。 无人机地面控制站软件体系结构 UKSIM’08:第十届计算机建模与仿真国际会议记录 无人机(UAV)执行各种任务,如机动战术侦察、监视、执法、搜索和救援、土地管理、环境监测、灾害管理。 无人机是一种复杂且具有挑战性的。。。 使用无人机进行角度约束地形测绘的路线规划 无人机(UAV)配备了低成本的俯视摄像头,可用于地形测绘。 使用摄影测量技术,从运动中构造,可以以比当前方法更低的成本创建准确的模型。 在映射过程中。。。