title: Advanced search and rescue operations for drowning swimmers using autonomous unmanned aircraft systems : location optimization, flight trajectory planning and image-based localization
title: Fortgeschrittene Such- und Rettungseinsätze für ertrinkende Schwimmer mit autonomen unbemannten Flugsystemen : Standortoptimierung, Flugtrajektorienplanung und bildgestützte Lokalisierung
Creators: name: Zell, Sascha
name: Schneidereit, Toni
name: Fügenschuh, Armin
name: Breuß, Michael
Publisher: name: BTU  Cottbus - Senftenberg
Year: 2024
Subjects: subject: 519 Wahrscheinlichkeiten, angewandte Mathematik

description: Drowning is among the most prevalent causes of death from unintentional injuries worldwide. Because of the time-sensitive nature of swimming accidents and the shortage of lifeguard staff resulting in unsupervised swimming areas, interest in supportive rescue methods increases. In this paper, we propose an autonomous Unmanned Aircraft System (UAS) usable by Emergency Medical Service (EMS) providers in swimmer rescue scenarios additionally to Standard Rescue Operation (SRO) equipment. The UAS consists of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and purpose-built hangars located near the swimming area to store the UAVs. When receiving an alert, the UAVs autonomously navigate to the emergency site to conduct a Search and Rescue (S&amp;R) operation for the drowning person. We introduce a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model to address the Facility Location Problem (FLP), assisting with identification of accessibility-optimal UAV hangar placements near the swimming area. Additionally, we present a MILP model to optimize the UAV flight trajectories in advance of the operation, allowing for efficient coordination of a heterogeneous UAV fleet. We apply the presented MILP models to a real-world scenario in the Lusatian Lake District using the state-of-the-art commercial solver CPLEX to solve the instances. Furthermore, we present a method for automated image-based swimmer localization using the state-of-the-art neural network You Only Look Once (YOLO). Finally, we use a Discrete-Event Simulation (DES) approach to quantify how much time is saved by using additional resources.
description: Ertrinken ist weltweit eine der häufigsten Todesursachen durch unbeabsichtigte Verletzungen. Aufgrund der zeitkritischen Natur von Badeunfällen und des Personalmangels an Rettungsschwimmern, der in vielen unbewachten Badegebieten resultiert, steigt das Interesse an unterstützenden innovativen Rettungsmethoden. In diesem Beitrag stellen wir ein autonomes unbemanntes Luftfahrzeugsystem (Unmanned Aircraft System - UAS) vor, das von Rettungsdiensten bei der Rettung von Schwimmern zusätzlich zu Standard-Rettungsmitteln eingesetzt werden kann. Das UAS besteht aus unbemannten Luftfahrzeugen (Unmanned Aerial Vehicles - UAVs) und speziell angefertigten Hangars, die in der Nähe des Schwimmbereichs aufgestellt werden, um darin die UAVs zu lagern. Sobald ein Alarm eingeht, navigieren die UAVs autonom zum Unfallort, um eine Such- und Rettungsaktion (Search and Rescue - S&amp;R) für die ertrinkende Person durchzuführen. Wir stellen ein gemischt-ganzzahliges lineares Programm (Mixed-Integer Linear Program - MILP) vor, um das Standortproblem (Facility Location Problem - FLP) zu lösen, welches die Identifizierung zeitoptimaler UAV-Hangarstandorte in der Nähe des Schwimmbereichs ermöglicht. Außerdem stellen wir ein MILP zur Optimierung von Flugtrajektorien der UAVs im Vorfeld der Mission vor, was eine effiziente Koordination einer heterogenen UAV-Flotte ermöglicht. Wir wenden die vorgestellten MILP-Modelle auf ein reales Szenario im Lausitzer Seenland an und verwenden den modernen kommerziellen Löser CPLEX, um Optimallösungen der Instanzen zufinden. Darüber hinaus stellen wir eine Methode zur automatischen bildbasierten Lokalisierung von Schwimmern vor, die das moderne neuronale Netzwerk You Only Look Once (YOLO) verwendet. Schließlich verwenden wir ereignisorientierte Simulation (Discrete-Event Simulation - DES), um zu quantifizieren, wie viel Zeit durch die Verwendung zusätzlicher Ressourcen eingespart wird.
description: Cottbus Mathematical Preprints; 31, 2024