An Online Algorithm for Routing an Unmanned Aerial Vehicle for Road Network Exploration Operations after Disasters under Different Refueling Strategies

Abstract

This paper is dedicated to studying on-line routing decisions for exploring a disrupted road network in the context of humanitarian logistics using an unmanned aerial vehicle (UAV) with flying range limitations. The exploration aims to extract accurate information for assessing damage to infrastructure and road accessibility of victim locations in the aftermath of a disaster. We propose an algorithm to conduct routing decisions involving the aerial and road network simultaneously, assuming that no information about the state of the road network is available in the beginning. Our solution approach uses different strategies to deal with the detected disruptions and refueling decisions during the exploration process. The strategies differ mainly regarding where and when the UAV is refueled. We analyze the interplay of the type and level of disruption of the network with the number of possible refueling stations and the refueling strategy chosen. The aim is to find the best combination of the number of refueling stations and refueling strategy for different settings of the network type and disruption level. © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.

Este artículo está dedicado a estudiar las decisiones de ruta en línea para explorar una red de carreteras interrumpida en el contexto de la logística humanitaria utilizando un vehículo aéreo no tripulado (UAV) con limitaciones de alcance de vuelo. La exploración tiene como objetivo extraer información precisa para evaluar los daños a la infraestructura y la accesibilidad vial de los lugares de las víctimas después de un desastre. Proponemos un algoritmo para tomar decisiones de ruta que involucren la red aérea y vial simultáneamente, asumiendo que no hay información disponible sobre el estado de la red vial al principio. Nuestro enfoque de solución utiliza diferentes estrategias para abordar las interrupciones detectadas y las decisiones de reabastecimiento de combustible durante el proceso de exploración. Las estrategias difieren principalmente en cuanto a dónde y cuándo se reposta el UAV. Analizamos la interacción del tipo y nivel de interrupción de la red con el número de posibles estaciones de servicio y la estrategia de repostaje elegida. El objetivo es encontrar la mejor combinación del número de estaciones de servicio y la estrategia de repostaje para diferentes entornos del tipo de red y nivel de interrupción. © 2022 por los autores. Licenciatario MDPI, Basilea, Suiza.