The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for collecting data from remotely located sensor systems is emerging. The data can be time-sensitive and require to be transmitted to a data processing center. However, planning the trajectory of a collaborative UAV swarm depends on multi-fold constraints, such as data collection requirements, UAV maneuvering capacity, and budget limitation. Since a UAV may fail or be compromised, it is important to provide necessary resilience to such contingencies, thus ensuring data security. It is important to provide the UAVs with efficient spatio-temporal trajectories so that they can efficiently cover necessary data sources. In this work, we present Synth4UAV, a formal approach for automated synthesis of efficient trajectories for a UAV swarm by logically modeling the aerial space and data point topology, UAV moves, and associated constraints in terms of the turning and climbing angle, fuel usage, data collection point coverage, data freshness, and resiliency properties. We use efficient, logical formulas to encode and solve the complex model. The solution to the model provides the routing and maneuvering plan for each UAV, including the time to visit the points on the paths and corresponding fuel usage such that the necessary data points are visited while satisfying the resiliency requirements. We evaluate the proposed trajectory synthesizer, and the results show that the relationship among different parameters follow the requirements while the tool scales well with the problem size.

中文翻译：

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基于弹性数据收集目标的无人机群自动轨迹合成

使用无人驾驶飞行器 (UAV) 从远程传感器系统收集数据正在兴起。数据可能是时间敏感的，需要传输到数据处理中心。然而，规划协作无人机群的轨迹取决于多重约束，例如数据收集要求、无人机机动能力和预算限制。由于无人机可能会出现故障或受到威胁，因此为此类突发事件提供必要的弹性非常重要，从而确保数据安全。为无人机提供有效的时空轨迹非常重要，以便它们能够有效地覆盖必要的数据源。在这项工作中，我们提出了 Synth4UAV，这是一种通过对空中空间和数据点拓扑进行逻辑建模来自动合成无人机群有效轨迹的正式方法，无人机移动，以及在转弯和爬升角度、燃料使用、数据收集点覆盖范围、数据新鲜度和弹性属性方面的相关约束。我们使用高效的逻辑公式来编码和求解复杂模型。该模型的解决方案为每架无人机提供了路由和机动计划，包括访问路径上的点的时间和相应的燃料使用情况，以便在满足弹性要求的同时访问必要的数据点。我们评估了所提出的轨迹合成器，结果表明不同参数之间的关系符合要求，而工具可以很好地适应问题的大小。我们使用高效的逻辑公式来编码和求解复杂模型。该模型的解决方案为每架无人机提供了路由和机动计划，包括访问路径上的点的时间和相应的燃料使用情况，以便在满足弹性要求的同时访问必要的数据点。我们评估了所提出的轨迹合成器，结果表明不同参数之间的关系符合要求，而工具可以很好地适应问题的大小。我们使用高效的逻辑公式来编码和求解复杂模型。该模型的解决方案为每架无人机提供了路由和机动计划，包括访问路径上的点的时间和相应的燃料使用情况，以便在满足弹性要求的同时访问必要的数据点。我们评估了所提出的轨迹合成器，结果表明不同参数之间的关系符合要求，而工具可以很好地适应问题的大小。