A comparative study on multi-UAV approaches for crowd monitoring systems

Abstract

This study compares artificial intelligence algorithms in solving the problem of crowd monitoring by multiple unmanned aerial vehicles (UAVs). The techniques used to solve the problem are the genetic algorithm (GA), the ant colony optimization (ACO) , simu lated annealing (SA) and immune algorithm (IA) . The framework used for simulating the agents is the Robot Operating System. The study found out that in this implementation of the problem, no specific routing algorithm showed significant advantages over the others.

Este estudo compara algoritmos de inteligência artificial na resolução do problema de monitoramento de multidões por múltiplos veículos aéreos não tripulados (VANTS). As técnicas utilizadas para resolução do problema são o algoritmo de evolução genética (GA) e a otimização de colônias de formigas (ACO), recozimento simulado (SA) e algoritmo imune (IA) no framework Robot Operating System (ROS). O estudo conclui que, na implementação corrente, nenhum algoritmo apresenta vantagem significativa sobre os outros.