This paper presents a new method for planning fixed-wing aerial survey paths that ensures efficient image coverage of a large complex agricultural field in the presence of wind. By decomposing any complex polygonal field into multiple convex polygons, the traditional back-and-forth boustrophedon paths can be used to ensure coverage of these decomposed regions. To decompose a complex field in an efficient and fast manner, a top-down recursive greedy approach is used to traverse the search space in order to minimise flight time of the survey. This optimisation can be computed fast enough for use in the field. As wind can severely affect flight time, it is included in the flight time calculation in a systematic way using a verified cost function that offer greatly reduced survey times in wind. Other improved cost functions have been developed to take into account real world problems, e.g. No Fly Zones, in addition to flight time. A number of real surveys are performed in order to show the flight time in wind model is accurate, to make further comparisons to previous techniques and to show that the proposed method works in real-world conditions providing total image coverage. A number of missions are generated and flown for real complex agricultural fields. In addition to this, the wind field around a survey area is measured from a multi-rotor carrying an ultrasonic wind speed sensor. This shows that the assumption of steady uniform wind holds true for the small areas and time scales of a Unmanned Aerial Vehicle (UAV) aerial survey.

中文翻译：

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基于分解的固定翼无人机测风任务规划

本文提出了一种规划固定翼航测路径的新方法，可确保在有风的情况下对大型复杂农田进行有效的图像覆盖。通过将任何复杂的多边形场分解为多个凸多边形，可以使用传统的来回 boustrophedon 路径来确保这些分解区域的覆盖。为了以高效快速的方式分解复杂的字段，使用自顶向下的递归贪婪方法遍历搜索空间以最小化调查的飞行时间。这种优化的计算速度足够快，可以在现场使用。由于风会严重影响飞行时间，因此使用经过验证的成本函数以系统的方式将其包含在飞行时间计算中，从而大大减少了风中的调查时间。除了飞行时间之外，还开发了其他改进的成本函数以考虑现实世界的问题，例如禁飞区。进行了许多实际调查，以显示风模型中的飞行时间是准确的，与以前的技术进行进一步比较，并表明所提出的方法在提供总图像覆盖的真实世界条件下有效。为真正复杂的农业领域生成和飞行了许多任务。除此之外，测量区域周围的风场是通过携带超声波风速传感器的多旋翼来测量的。这表明稳定均匀风的假设适用于无人机 (UAV) 航测的小区域和时间尺度。进行了许多实际调查，以显示风模型中的飞行时间是准确的，与以前的技术进行进一步比较，并表明所提出的方法在提供总图像覆盖的真实世界条件下有效。为真正复杂的农业领域生成和飞行了许多任务。除此之外，测量区域周围的风场是通过携带超声波风速传感器的多旋翼来测量的。这表明稳定均匀风的假设适用于无人机 (UAV) 航测的小区域和时间尺度。进行了许多实际调查，以显示风模型中的飞行时间是准确的，与以前的技术进行进一步比较，并表明所提出的方法在提供总图像覆盖的真实世界条件下有效。为真正复杂的农业领域生成和飞行了许多任务。除此之外，测量区域周围的风场是通过携带超声波风速传感器的多旋翼来测量的。这表明稳定均匀风的假设适用于无人机 (UAV) 航测的小区域和时间尺度。为真正复杂的农业领域生成和飞行了许多任务。除此之外，测量区域周围的风场是通过携带超声波风速传感器的多旋翼来测量的。这表明稳定均匀风的假设适用于无人机 (UAV) 航测的小区域和时间尺度。为真正复杂的农业领域生成和飞行了许多任务。除此之外，测量区域周围的风场是通过携带超声波风速传感器的多旋翼来测量的。这表明稳定均匀风的假设适用于无人机 (UAV) 航测的小区域和时间尺度。