Coverage path planning algorithm for non-homogeneous multi-UAV systems

Monitoring and managing large agricultural areas remains a major challenge in the field of precision agriculture. The use of non-homogeneous multi-UAV systems provides a concrete opportunity to optimize area coverage operations, reducing mission time and operational costs. This thesis presents the implementation of a coverage path planning system, an approach aimed at generating paths that allow a drone to completely cover a given area, using the DARP (Divide Areas based on Robot’s initial Positions) algorithm, which is particularly well-suited for both monitoring and chemical spreading tasks in agricultural contexts. Additionally, the work includes a critical evaluation of others coverage path planning algorithms found in literature. The DARP algorithm was tested in simulations on fields with varying complexity and obstacle presence, and compared against the Popcorn algorithm (another algorithm for coverage path planning found in literature). Results demonstrate that DARP, especially when using the “better coverage” mode, achieves a good field coverage, lower computational time, fewer turns, and the ability to manage heterogeneous UAV swarms and no-fly zones. These features make it an effective and scalable solution for modern precision agriculture applications.

Il monitoraggio e la gestione di vaste superfici agricole rappresentano una delle principali sfide nell’ambito dell’agricoltura di precisione. L’impiego di sistemi multi-UAV non omogenei offre un’opportunità concreta per ottimizzare le operazioni di copertura del territorio, riducendo i tempi e i costi delle attività. Questa tesi presenta l’implementazione di un sistema di coverage path planning (un approccio volto a generare percorsi che permettano a un drone di coprire completamente una determinata area) utilizzando l’algoritmo DARP (Divide Areas based on Robots’ initial Positions), particolarmente adatto per attività di monitoraggio e di distribuzione di sostanze chimiche in contesti agricoli. Il lavoro include inoltre una valutazione critica di altri algoritmi di coverage path planning trovati in letteratura. L’algoritmo DARP è stato testato attraverso simulazioni su campi di diversa complessità geometrica e presenza di ostacoli, confrontandolo con l’algoritmo Popcorn (un altro algoritmo per coverage path planning trovato in letteratura). I risultati mostrano che DARP, soprattutto nella modalità “better coverage”, garantisce una buona copertura, minori tempi di calcolo, meno cambi di direzione e la possibilità di gestire sciami eterogenei e no-fly zones, rendendolo una soluzione efficace e scalabile per l’agricoltura di precisione.