본 연구는 모선에서 배치된 다수의 자율무인잠수정(AUV)을 활용하여 해양 환경에서의 커버리지 경로 계획(coverage path planning, CPP)을 위한 효율적인 운영 프레임워크를 제시한다. 이러한 환경에서의 다중 차량 운용은 에너지 제약과 환경적 복잡성으로 인해 어려움이 발생한다. 이를 해결하기 위해 우리는 임무 수행 지점까지 AUV를 수송한 후 순차적으로 배치하는 모선 전략을 도입한다. 본 연구는 CPP를 전체 임무 시간(total mission time)을 최소화하기 위한 영역 분할과 차량-영역 배정(vehicle-to-area assignment)을 포함하는 최적화 문제로 정식화한다. 결합된 제약들의 복잡성을 다루기 위해, 배정 관계와 영역 분할을 각각 별도로 인코딩하는 2부(두 부분) 염색체 구조를 갖춘 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 개발한다. 몬테카를로 시뮬레이션 결과, 본 GA 기반 프레임워크는 운영 효율을 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.