使用搜尋算法指引無人機探索城市密集區域
近日有關使用搜尋算法指引無人機（UAV）探索城市密集區域的研究引起了人們的關注。當前大部分的 UAV 技術都需要直線視野的存取，這意味著操作者必須能夠看到 UAV。然而由 UAV 收集的資料隨後透過使用空氣中的光進行無線傳輸，這種技術易受到訊號阻塞的影響，特別是在城市密集區域，因為建物和植被等會擋住 UAV 與地面通訊的視線。此外建築物、樹木等障礙物還會在城市環境中對 UAV 的探索造成困難。
搜尋算法的應用
根據《智慧與融合網路》期刊於 3 月 30 日釋出的論文，研究人員已經開發了找到 UAV 最佳位置的方法，使 UAV 可以與兩個地面使用者建立保證直線視野的存取。研究發現，大多數現有的 UAV 部署方式採用了純直線視野通道模型或機率通道模型，且不保證直線視野條件。
為了實現這一目標，研究人員首先計算了 UAV 的最佳中繼位置，然後使用了一種兩階段搜尋算法來解決眾多計算問題，以確保 UAV 最佳位置。實驗是在真實的三維城市地圖上進行的。要進行的一個必要計算是建築物覆蓋率，這被用來量化區域的建築密度。這些計算有助於解決 UAV 在現實世界中可能遇到的問題。
裝置選擇與 UAV
和平時期，UAV 有著重要的用途：從農業和環境監測到軍事和警察用途不一而足。此次的研究讓我們對 UAV 在城市探索中能夠完美地融入和發揮自己的作用有了很大的幫助。
不同於其他 UAV 的光學通訊技術的研究，這次的研究考慮了城市的實際地形。在理論均勻勢面的搜尋是可能的，但在現實世界中，機器還會遇到問題。研究人員開發的算法識別了兩個使用者之間的均勻勢面。均勻勢面指的是兩個使用者之間的空間，兩個使用者可以透過 UAV 獲得相同的效率。如果均勻勢面是曲線的，則可以進行額外的計算以在近似垂直平面上搜尋最佳位置。
未來發展方向
未來研究還需要探索研究人員開發的算法的能力。當前該研究依賴於兩個使用者，但如果有兩個以上的使用者，本研究提出的計算方法無法直接應用。在未來的研究中，他們將開發更多的計算方法來考慮更多的使用者。研究人員表示：「最終我們希望提出一個超低複雜度的線上 UAV 部署方案。這種方案可以在理論上保證效能滿足特定要求，同時在極為複雜，未知且可能變化的環境中實現多個 UAV 的快速部署和反應。」
結論
這次研究推動了 UAV 在城市環境中的探索，提出理解決現有技術 UAV 線性模型與機率模型中存在的問題的方法，是一項技術上的進步。研究人員開發出的算法已經獲得了相當的成就，但未來的研究還需進一步去探究。當然建立合理的法律法規體系是推動技術發展的關鍵。在現有的技術和法律規範發展到一定範疇之前，我們應該將目光轉向探索更加實用的技術。
