This research presents a novel approach for missions of coverage path planning (CPP) carried out by unmanned aerial vehicles (UAVs) in a three-dimensional environment. These missions are focused on path planning to cover a certain area in an environment in order to carry out tracking, search, or rescue tasks. The methodology followed uses an optimization process based on the differential evolution (DE) algorithm in combination with the Fast Marching Square (FM2) planner. The DE algorithm evaluates a cost function to determine what the zigzag path with the minimum cost is, according to the steering angle of the zigzag bands (α). This optimization process allows achieving the most optimal zigzag path in terms of distance traveled by the UAV to cover the whole area. Then, the FM2 method is applied to generate the final path according to the steering angle of the zigzag bands resulting from the DE algorithm. The approach generates a feasible path free from obstacles, keeping a fixed altitude flight over the ground. The flight level, smoothness, and safety of the path can be modified by two adjustment parameters included in our approach. Simulated experiments carried out in this work demonstrate that the proposed approach generates the most optimal zigzag path in terms of distance, safety, and smoothness to cover a certain whole area, keeping a determined flight level with successful results.

中文翻译：

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使用差分进化和快速行进平方方法的无人机覆盖任务

本研究为无人机 (UAV) 在三维环境中执行的覆盖路径规划 (CPP) 任务提供了一种新方法。这些任务侧重于路径规划以覆盖环境中的某个区域，以便执行跟踪、搜索或救援任务。遵循的方法使用基于差分进化 (DE) 算法的优化过程与快速行进广场 (FM2) 规划器相结合。DE 算法根据锯齿形带的转向角 (α) 评估成本函数，以确定成本最低的锯齿形路径是什么。该优化过程允许在无人机覆盖整个区域的距离方面实现最佳之字形路径。然后，应用 FM2 方法根据 DE 算法产生的锯齿形带的转向角生成最终路径。该方法生成一条没有障碍物的可行路径，保持在地面上空的固定高度飞行。路径的飞行高度、平滑度和安全性可以通过我们方法中包含的两个调整参数进行修改。在这项工作中进行的模拟实验表明，所提出的方法在距离、安全性和平滑度方面生成了最佳的锯齿形路径，以覆盖整个区域，保持确定的飞行高度并取得成功。路径的安全性可以通过我们方法中包含的两个调整参数来修改。在这项工作中进行的模拟实验表明，所提出的方法在距离、安全性和平滑度方面生成了最佳的锯齿形路径，以覆盖整个区域，保持确定的飞行高度并取得成功。路径的安全性可以通过我们方法中包含的两个调整参数来修改。在这项工作中进行的模拟实验表明，所提出的方法在距离、安全性和平滑度方面生成了最佳的锯齿形路径，以覆盖整个区域，保持确定的飞行高度并取得成功。