An Obstacle-avoidance Data Collection (OADC) scheme using Multiple Unmanned Aerial Vehicles in wireless sensor Networks
저자
발행사항
울산 : 울산대학교 대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사) -- 울산대학교 대학원 전기전자컴퓨터공학과 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
영어
발행국(도시)
울산
형태사항
51 p. 삽화,표 30 cm
일반주기명
울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
지도교수: Yoon Seok Hoon
참고문헌 수룩
UCI식별코드
I804:48009-200000662956
소장기관
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are widely used for data collection in wireless sensor
networks (WSNs), where UAVs visit the sensors to collect the data. The UAV-aided data
collection is a challenging problem because different paths of a UAV, i.e., visiting orders of
sensors, affect energy consumption and data delivery times. The problem becomes more
intractable when there are obstacles in the path of a UAV. In this case, the UAV needs to
take a detour to avoid them, and different detour paths result in different travel distances and
times. Therefore, in this study, the obstacle-aware path planning problem of UAVs, e.g., the
obstacle-constrained distance minimization (OCDM) problem, is formulated as an integer
linear programming problem (ILP) to minimize the total traveling distances of all UAVs while
considering the UAVs’ flight time constraints. To solve the problem, first, a possible detour
points selection algorithm called vector rotation-angle-based obstacle avoidance (VRAOA)
is proposed to find the detour points around each obstacle in the environment. Then, a
genetic algorithm with VRAOA (GA w/ VRAOA) is developed to find the trajectories of
the UAVs, which uses the VRAOA and Dijkstra algorithm to find a detour path if there is an
obstacle between any two sensors. Finally, simulations have been performed for algorithm
variants where the proposed GA w/ VRAOA outperforms the other compared algorithms
in terms of traveling distance, energy consumption, and average data delivery latency.
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