Algoritmos de Otimização de Rotas para Controle Remoto de UAVs usando a Rede 5G

Abstract

Resumo : Este trabalho propõe um estudo de sistema de otimização de rotas para UAVs, veículos aéreos não tripulados, na cidade de Curitiba utilizando a infraestrutura fornecida pela rede móvel 5G no contexto de cidades inteligentes. Visando aproveitar a demanda por soluções tecnológicas, o trabalho propõe a utilização remota de UAVs além da linha de visão integrando dados de cobertura 5G e dados de georreferenciamento para planejar rotas otimizadas. Por meio da compilação dos dados da rede de cobertura das torres 5G em Curitiba junto a dados geográficos das construções obtidos do OpenStreetMap e como elas interferem na propagação, será obtido um modelo que representa a cobertura da transmissão da rede 5G em Curitiba por meio da construção de um modelo de propagação de sinal baseado em Ray Tracing. Com esse modelo que representa um gêmeo digital, foi construído um modelo computacional a partir da teoria de grafos para representar a conectividade da rede, o que possibilitou o uso de algoritmos clássicos de otimização de rotas. Para tal, foram avaliados os algoritmos de Dijkstra, Bellman-Ford e Floyd-Warshall. Devido a sua eficiência em grafos ponderados com valores positivos, foi selecionado o algoritmo de Dijkstra. Com o intuito de demonstrar a viabilidade do modelo proposto, foi realizada a comparação entre rotas otimizadas para o menor trajeto e o melhor sinal. Ao priorizar o melhor sinal, é garantido o aumento da segurança e confiabilidade da conexão às custas da eficiência energética. Para validar os resultados, foram utilizadas as ferramentas de simulação de código aberto QGroundControl e Gazebo. Em contextos de aplicações em cidades inteligentes, é possível concluir que o algoritmo proposto é eficaz principalmente em cenários que demandam grandes transmissões de dados, resposta rápida e confiabilidade da conexão. Trabalhos futuros podem explorar a validação prática em condições reais com intenção de comprovar o modelo sob influências de intempéries climáticas, e a otimização visando também a autonomia e os recursos energéticos.

Abstract : This work proposes a study of a route optimization system for UAVs in the city of Curitiba using the infrastructure made available by the 5G mobile network in the context of smart cities. With the intent to take advantage of the demand for technological solutions, the study suggests the remote use of UAVs beyond the line of sight by integrating 5G coverage data and georeferencing data to plan optimized routes. By compiling 5G network coverage data from cell sites in Curitiba with geographic data of buildings obtained from penStreetMap and analyzing how they interfere with signal propagation, a model representing the 5G network coverage in Curitiba will be developed through the construction of a signal propagation model based on ray tracing. Using this model, which acts as a digital twin, a computational model was built based on graph theory to represent network connectivity, enabling the use of classical route optimization algorithms. For this purpose, the Dijkstra, Bellman-Ford, and Floyd-Warshall algorithms were evaluated. Due to its efficiency in weighted graphs with positive values, the Dijkstra algorithm was selected. To demonstrate the feasibility of the proposed model, a comparison was made between optimized routes for the shortest path and the best signal. By prioritizing the best signal, the model ensures increased safety and reliability of the connection at the cost of energy efficiency. In order to validate the results, the open-source simulation tools QGroundControl and Gazebo were used. In the context of smart city applications, it is possible to conclude that the proposed algorithm is effective, especially in scenarios that demand large data transmissions, quick response times, and reliable connections. Future work may explore practical validation under real-world conditions to verify the model under the influence of adverse weather conditions, as well as optimization focused on autonomy and energy resources.