Resumen

La vigilancia de la contaminación atmosférica se ha convertido en los últimos tiempos en una cuestión de la máxima importancia en nuestra sociedad. A pesar de que los enfoques de crowdsensing podrían ser una solución adecuada para las zonas urbanas, no pueden aplicarse en entornos rurales. En su lugar, el despliegue de una flota de vehículos aéreos no tripulados podría considerarse una alternativa aceptable. Adoptando este enfoque, este trabajo propone el uso de UAVs equipados con sensores "off-the-shelf" para realizar tareas de monitorización de la contaminación atmosférica. Estos UAVs son guiados por nuestro algoritmo propuesto de Control de UAVs en función de la Contaminación (PdUC), que se basa en una metaheurística de quimiotaxis y una estrategia de optimización local de enjambre de partículas. Juntos, permiten realizar automáticamente la vigilancia de un área específica utilizando UAVs. Los resultados experimentales muestran que, al utilizar PdUC, una prioridad implícita guía la construcción de mapas de contaminación centrándose en las zonas donde la concentración de contaminantes es mayor. De este modo, se pueden construir mapas precisos de forma más rápida en comparación con otras estrategias. El esquema PdUC se compara con varios modelos de movilidad estándar mediante simulación, demostrando que consigue un mejor rendimiento. En particular, es capaz de encontrar las zonas más contaminadas con mayor precisión y proporciona una mayor cobertura dentro de los límites temporales definidos por el tiempo de vuelo del UAV.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:uavs, tareas de vigilancia de la contaminación atmosférica, estrategia de optimización local de enjambre de partículas, varios modelos estándar de movilidad, vigilancia de la contaminación atmosférica, tiempo de vuelo del uav, pduc, resultados experimentales, esquema pduc, control del uav
• Keywords:uavs, air pollution monitoring tasks, local particle swarm optimization strategy, various standard mobility models, air pollution monitoring, uav flight time, pduc, experimental results, pduc scheme, uav control