Path Planning with Drones at CSP plants

Abstract

The goal of this work is to apply mathematics knowledge and skills to efficiently solve a practical problem posed by the industry. We study an actual problem related to the inspection of Concentrated Solar Power (CSP) plants. Due to the big extension of solar fields, Unmanned Aerial Vehicles (UAV), commonly called drones, are used to inspect all the tubes of the CSP plant. We introduce a new problem, named the drone CSP inspection problem, that aims the computation of the tours to be performed by the drone in order to cover the CSP plant so that some penalization function is min imized. Specifically, we take into account two objective functions: the total time or the number of refills. First, we model the energy consumption of the UAV and the individual time inspection costs in a realistic fashion and use them as inputs for the procedures described. We also propose several formulations adapting classical optimization problems. In addition, we prove that this particular problem is NP-complete and develop some heuristics. An extensive comparison against the current approach adopted by the industry shows best performance of our algorithms, saving a considerable amount of time for inspection.

El objetivo de este trabajo es aplicar conocimiento y habilidades matemáticas para resolver eficientemente un problema práctico propuesto por la industria. Estudiaremos un problema real relacionado con la inspección de plantas de concentración solar de potencia (CSP). Debido a la gran extensión de los campos solares se utilizan vehículos aéreos no pilotados (UAV), comúnmente llamados drones, para inspeccionar todos los tubos de la planta CSP. Introduciremos un nuevo problema, el problema de inspección CSP con drones, donde se propone calcular las trayectorias a realizar por el dron de manera que se cubra la planta CSP mientras se minimiza una cierta función de penalización. Concretamente, tendremos en cuenta dos funciones objetivo: el tiempo total de inspección y el número de recargas que el dron necesita. Primero, modelaremos el consumo de energía del UAV y los tiempos individuales de inspección de forma realista y los usaremos como entrada de los procedimientos descritos. Propondremos varias formulaciones adaptando problemas de optimización clásicos. Además, probaremos que este problema particular es NP-completo y desarrollaremos algunos heurísticos. Comparando éstos con procedimiento actual adoptado por la industria, probamos que nuestros algoritmos tienen un mayor rendimiento, ahorrando una considerable cantidad de tiempo total de inspección.