Déploiement efficace de drones pour la collecte de données de capteurs mobiles

International audienceDans cette article, nous présentons un modèle d'optimisation pour le problème de couverture de capteurs mobiles par des drones. Le but est de déployer des drones de manière à collecter efficacement des données depuis des capteurs mobiles vers une station de base au cours du temps. Nous proposons un modèle se résolvant par génération de colonnes. Les résultats montrent l'efficacité de la formulation par rapport à un programme linéaire classique et ouvrent des perspectives quant à une analyse plus fine de l'évolution des positions des drones au cours du temps

Déploiement efficace de drones pour la collecte de données de capteurs mobiles

International audienceDans cette article, nous présentons un modèle d'optimisation pour le problème de couverture de capteurs mobiles par des drones. Le but est de déployer des drones de manière à collecter efficacement des données depuis des capteurs mobiles vers une station de base au cours du temps. Nous proposons un modèle se résolvant par génération de colonnes. Les résultats montrent l'efficacité de la formulation par rapport à un programme linéaire classique et ouvrent des perspectives quant à une analyse plus fine de l'évolution des positions des drones au cours du temps

Multi-robot Patrolling in Wireless Sensor Networks using Bounded Cycle Coverage

International audiencePatrolling is mainly used in situations where the need of repeatedly visiting certain places is critical. In this paper, we consider a deployment of a wireless sensor network (WSN) that cannot be fully meshed because of the distance or obstacles. Several robots are then in charge of getting close enough to the nodes in order to connect to them, and perform a patrol to collect all the data in time. We discuss the problem of multi-robot patrolling within the constrained wireless networking settings. We show that this is fundamentally a problem of vertex coverage with bounded simple cycles (CBSC). We offer a formalization of the CBSC problem and prove it is NP-hard and at least as hard as the Traveling Salesman Problem (TSP). Then, we provide and analyze heuristics relying on clusterings and geometric techniques. The performances of our solutions are assessed in regards to robot limitations (storage and energy), networking parameters, but also to random and particular graph models