Viewshed algorithms for strategic positioning of vehicles
Abstract
An important aspect of simulation and autonomous planning of military operations is to find good
and realistic posititions for observation and attack. Essential to this is the ability to identify the set of
positions from which a target can be observed and where it can be attacked from. In mathematics, a
generalization of this notion is referred to as the viewshed. An algorithm for computing the viewshed
is therefore an important part of an autonomous system for finding good positions for observation
and attack.
A range of algorithms exists for finding the viewshed, from slow exact algorithms to fast approximations.
In this thesis we consider how to empirically compare the performance of viewshed algorithms
and establish a framework for finding the best algorithm for a specific use case. Leveraging this
framework we identify a set of algorithms suitable for integration with a planning algorithm on
terrain types typically encountered in military land scenarios.
Our testing procedure identifies some weaknesses in the R2 algorithm originally described by Ray et.
al., and we propose a few modifications which significantly improve its accuracy on typical terrains
with little or no cost in terms of speed.
Finally, we propose a generalization of the R2 algorithm with anytime behavior which allows us
to compute viewsheds with far greater accuracy than R2, but at the expense of increased runningtimes. I simulering og autonom planlegging av militære operasjoner er det viktig å kunne finne gode og
realistiske observasjons- og angrepsposisjoner. Essensielt for dette er å kunne identifisere hvor et
mål kan observeres fra og hvor det kan angripes fra. En generalisering av slike posisjoner omfattes
av begrepet viewshed fra matematikk. Algoritmer for å finne viewshedet er derfor en viktig del av et
autonomt system for å finne gode observasjons- og angrepsposisjoner.
Det finnes en rekke algoritmer for å finne viewshedet, fra trege men eksakte algoritmer til raske
tilnærmingsalgoritmer. I denne oppgaven undersøker vi hvordan man kan empirisk vurdere ytelsen
til viewshedalgoritmer, og etablerer et rammeverk for hvordan man bør velge algoritme til en gitt
anvendelse. Dette rammeverket anvender vi for å finne et utvalg algoritmer som egner seg til bruk i
planlegging på typiske terrengtyper fra militære landscenarioer.
Testprosedyren vår avdekker noen svakheter i R2-algoritmen opprinnelig beskrevet av Ray et. al.,
og vi foreslår noen endringer til algoritmen som gir betydelig høyere nøyaktighet på typiske terreng
med liten eller ingen økning i kjøretid.
Til slutt foreslår vi en avbrytbar generalisering av R2-algoritmen som gjør det mulig beregne viewshed
med langt høyere nøyaktighet enn R2, i bytte med økt kjøretid.