Coverage Path Planning of Heterogeneous UAVs for Crop Remote Sensing Monitoring in Irregular Farmlands

方法

宽度与引导凸分解结合自适应邻域分配，Python仿真验证。

发现

方法能有效分解凹形农田并按无人机异构性均衡分配任务，提升监测效率。

机会点

可延伸至真实农田地形与风场约束下的动态重规划，及多机通信受限时的协同鲁棒性研究。

针对不规则农田多异构无人机协同遥感采集效率低、负载不均问题，提出结合宽度和引导凸分解与自适应邻域分配的两步覆盖路径规划方法，Python仿真表明其能有效分解凹形农田并依无人机异构性均衡分配任务，提升大范围精准农田监测效率。