講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-11-25 11:45
ドローンネットワークを用いた複数センサによる要救助者捜索システム ○高橋直樹・吉田政望(立命館大)・ガジェゴス ラモネト アルベルト(徳島大)・野口 拓(立命館大) SeMI2021-32 |
抄録 |
(和) |
災害時の要救助者捜索は, 災害の中心に近いほど, 緊急度が高くなり, 要救助者の早期の発見が必要となる. また, 火災による煙や, 地震による家屋倒壊によって, 要救助者の生存可能時間は短くなってしまう. LSAR(Layered Search And Rescue)は, ドローンネットワークを用いた捜索アルゴリズムで災害の中心の考慮がされているが, 煙や家屋倒壊など複数のリスク因子の考慮がされておらず, より緊急度の高い要救助者の発見が遅れてしまう可能性がある. そこで, 本研究では, 複数センサを用い, 役割分けしたドローンネットワークを用いた複数のリスク因子を考慮した要救助者捜索システムを提案する. ネットワークシミュレータns-3を用い, 森林火災における本提案手法とLSARにおいて, 死亡や煙による後遺症リスクについて評価を行い, 提案手法の有効性を示した. |
(英) |
In general, the disaster victims closer to the center of the disaster are required to the more urgent rescue. The survival time of the rescuer is strongly influenced not only by the distance from the center of the disaster but also by other risk factors. For example, another risk factor is smoke for fire and the collapse of buildings for an earthquake. LSAR (Layered Search And Rescue) is a search algorithm that uses a drone network and considers the center of disaster but does not consider smoke or collapse of buildings. LSAR may not be able to discover the rescuer quickly enough. Therefore, this study proposes a disaster victim search system that uses a drone network to consider multiple risk factors. A drone network in the proposed method consists of drones with different roles, using multiple sensors to acquire risk information. Using the network simulator ns-3, we evaluated death and the risk of sequelae smoke in the proposed method and LSAR in forest fires and demonstrated the effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
ドローン / ドローンネットワーク / 無人航空機 / 捜索アルゴリズム / / / / |
(英) |
drones / drone network / unmanned aerial vehicles / search algorithm / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 266, SeMI2021-32, pp. 13-18, 2021年11月. |
資料番号 |
SeMI2021-32 |
発行日 |
2021-11-18 (SeMI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SeMI2021-32 |
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