Optimierung von Missionsplänen für einen autonomen Hubschrauber

Abstract

Diese Arbeit präsentiert eine Lösung zur kombinatorischen Optimierung von Missionsaufgaben, um in unbekanntem Gelände in kurzer Rechenzeit auf sich ändernde Wegkosten reagieren zu können. Dafür werden heuristische Optimierungsalgorihmen evaluiert, die eine suboptimale Lösung für Echtzeitanforderungen liefern. Die Heuristik Nearest-Neighbor wurde zur Ermittlung der Initialtour betrachtet, des Weiteren das 2-Opt Verfahren sowie eine modifizierte Variante des 2-Opt Verfahrens, um die Initialtour zu verbessern, sowie auch die Metaheuristik Simulated-Annealing. Diese Optimierungsalgorithmen wurden implementiert und evaluiert im Rahmen eines Forschungsprojekts zur unbemannten Flug in urbanem Gelände am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt.