LSAR：用于搜索和救援任务的多无人机协作,IEEE Access
在本文中，我们考虑使用多架无人机 (UAV) 的团队在尽可能短的时间内完成搜索和救援 (SAR) 任务，同时节省最大数量的人员。提出了一种解决 SAR 问题的新技术，称为分层搜索和救援 (LSAR) 算法。LSAR 的新颖之处在于模拟真实灾害以在无人机之间分配 SAR 任务。在获救幸存者的百分比以及救援和执行时间方面，将 LSAR 的性能与用于多无人机任务分配 (LIAM) 和机会主义任务分配 (OTA) 的最大和、基于拍卖和蝗虫启发的方法进行比较计划。仿真结果表明，运行 LSAR 算法的无人机平均抢救了约 74% 的幸存者，比次优算法 (LIAM) 高 8%。此外，该百分比随着无人机数量的增加而增加，几乎呈线性且斜率最小，这意味着与其他算法相比，可以获得更多的可扩展性和覆盖范围。此外，LSAR结果的经验累积分布函数表明，获救幸存者的百分比聚集在指数曲线下的[78%–100%]范围内，这意味着大多数结果都在50%以上。相比之下，所有其他算法的获救幸存者结果的百分比分布几乎相等。此外，由于LSAR算法专注于灾难的中心，它比其他算法发现更多的幸存者并营救他们的速度更快，平均为55%~77%。此外，大多数 LSAR 营救幸存者的注册时间都以 04:50 为界限：
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