Pianificazione e ottimizzazione di traiettorie per missioni di lavoro aereo

The fields of aerial spraying and unmanned aerial vehicles are particularly sensitive to the way in which the mission is planned. The software currently available on the market frequently provides only guidelines and delegates much of the optimization process to the pilot. Currently, this problem is often reduced to manually inserting waypoints on a map. This work presents a new algorithm capable of planning and optimizing missions of this type. Thanks to trajectory modelling and a suitable discretization of the surface of interest, it is possible to efficiently find a flyable solution close to the needs of the user. The algorithm is also able to handle complex scenarios characterized by the presence of multiple surfaces or operational constraints. If necessary, the mission can be rescheduled according to the number of refuellings needed. The fields of application of this algorithm and the benefits it can bring in economic terms, environmental impact and time suggest an evaluation of its performance in a real world scenario and a subsequent phase of research and development.

Il settore dell’irrorazione aerea e quello dei velivoli senza pilota risultano particolarmente sensibili al modo in cui viene pianificata la missione. I software disponibili sul mercato forniscono spesso solo delle linee guida e delegano gran parte del lavoro di ottimizzazione al pilota. Attualmente questo problema viene frequentemente ridotto all’inserimento di waypoint su una mappa. In questo lavoro viene presentato un algoritmo innovativo in grado di pianificare e ottimizzare missioni di questo tipo. Grazie alla modellazione della traiettoria e ad una opportuna discretizzazione della superficie di interesse, è possibile individuare efficientemente la soluzione volabile più vicina alle esigenze dell’utente. L’algoritmo è anche in grado di trattare situazioni complesse caratterizzate dalla presenza di più superfici o di vincoli di natura operativa. Qualora fosse richiesto, la missione viene ripianificata in funzione del numero di rifornimenti necessari. I campi di applicazione di tale algoritmo e i benefici che esso può apportare in termini economici, ambientali e temporali suggeriscono una valutazione delle sue prestazioni in uno scenario reale e una successiva fase di ricerca e sviluppo.