三维悬停定位与无人机路径规划优化：针对一对多连续无线充电问题

《IEEE Transactions on Engineering Management》：3-D Hover Location and Drone Routing Optimization for One-to-Many Continuous Wireless Charging Problem

物联网传感器三维空间充电优化研究提出混合整数规划模型与改进遗传算法求解，实验验证了无人机多节点充电效率及参数敏感性。

　　

摘要：

物联网具有巨大的经济价值潜力，其中传感器在其基础设施中发挥着关键作用。然而，传感器有限的电力寿命限制了整个网络的运行时间。现代充电技术的发展使得使用无人机实现一对多同时充电成为可能。为了更好地利用这一充电技术，本文研究了在三维（3-D）空间中通过无人机为传感器充电的问题。与现有文献不同，无人机的3-D悬停位置会影响同时充电的传感器数量，从而影响充电服务时间。此外，我们还考虑了多架无人机在同一区域为传感器服务的场景，这需要确保充电服务的连续性。我们提出了一个混合整数规划模型来最小化完成充电任务的总成本。为了解决这个问题，我们开发了一种改进的遗传算法。通过大量实验，证明了我们提出方法的优越性、一对多无线充电模式的效果，以及结果对充电半径和风速等参数的敏感性。本文为传感器网络及其他类似问题的无线充电策略优化提供了进一步的见解。

引言

随着信息时代的到来，物联网（IoT）具有释放巨大经济价值的潜力[1]，并可以提高社会福利水平[2]。根据麦肯锡的一份报告，到2030年，物联网将创造高达12.6万亿美元的全球价值[3]。Fu和Kim[3]指出，作为物联网的关键组成部分，无线传感器网络在推动其发展方面发挥着重要作用。它是一个由大量传感器节点组成的网络系统，这些节点部署在监控区域内。然而，由于传感器节点通常分布在地面上且依赖电池供电[4]，因此出现了一些挑战：1) 为大量节点逐一更换电池是不切实际的；2) 部署区域可能难以进行人工电池更换。有限的电力限制了传感器的使用，直接影响了整个物联网系统的整体运行寿命。尽管如此，随着无线电力传输技术的快速发展，预计这一问题将在未来得到有效解决。