環境モニタリングにおける自律型UAVのカバレッジ最大化経路計画：システマティックレビュー
本論文は、環境モニタリングにおける自律型UAVのカバレッジ最大化経路計画に関するシステマティックレビューを報告する。PRISMA 2020フレームワークに従い、ScopusとWeb of Scienceで2015年から2026年までの研究を検索し、経路計画、カバレッジ経路計画、情報経路計画に焦点を当てる。247件の研究を分析した予備的結果では、カバレッジ指向、マルチUAV調整、エネルギー認識最適化に集中している一方、天候、不確実性、障害物を扱う研究は少なく、大半がシミュレーション検証に依存している。
CLEI 2026会議で発表された論文「自律型UAVのカバレッジ最大化経路計画：システマティックレビュー」は、環境モニタリングにおけるドローン経路計画の包括的な文献調査を報告している。著者らのSebastian Jouannet-Contreras氏とCarola Figueroa-Flores氏は、PRISMA 2020フレームワークに厳密に従い、ScopusとWeb of Scienceデータベースから2015年から2026年までの関連研究を網羅的に検索した。検索キーワードには経路計画、カバレッジ経路計画、情報経路計画が含まれ、アルゴリズムファミリー、カバレッジとエネルギー指標、障害物処理、幾何学的環境表現、環境制約に重点が置かれた。
予備段階では562件のレコードが特定され、161件の重複を除去した後、タイトル、要旨、キーワードによるスクリーニングで401件のユニークなレコードに絞り込まれた。これらのうち247件が全文適格性評価のために残され、235件が適格、12件が境界線と判定された。
予備分析によると、既存の研究はカバレッジ指向の定式化、マルチUAV調整、エネルギー認識最適化に強く集中している。一方で、天候、不確実性、障害物の多い環境を明示的に扱う研究は少ない。また、大多数の研究はシミュレーションベースの検証に依存しており、シミュレーションと現実のギャップの存在が浮き彫りになっている。最近の出版物では、強化学習、ハイブリッド最適化、幾何学的認識計画への関心が高まっていることが示されている。
これらの初期の発見は、この研究分野が活発である一方で断片的であることを示しており、現実的な環境モニタリングミッションに応用可能な成熟技術と未解決の課題を特定するための構造化された統合が求められている。このレビューは、今後の研究の方向性を明確にし、実際の環境監視タスクにおける自律型UAV経路計画の実用化に貢献することが期待される。