中文说明：使用机器人充电电池和传输数据可极大地提高了无线传感器网络的生命周期。在此视频，机器人的路径由航点（绿色圆圈）控制，并且其中每个传感器可以被提供服务的区域被突出显示。我们使用的梯度下降和“多旅行商问题”（MTSP）搜索算法相结合的移动朝航点，其中传感器节点可以同时确保航点呆在接近充电区域。 SRIKANTH K.五苏达山和亚伦T.贝克尔，“关于无线微波电路和系统2015得克萨斯研讨会”发布会贝勒大学提出的4月24日在。 http://texassymposium.org/ “设计路径，以维持无线传感器网络” 摘要：结构健康无线传感器网络（WSN）应该持续数十年，但传统的一次性电池不能维持这样的网络。能源是主要障碍无线传感器网络的可持续性。大多数能量被通过（i）感知数据的无线传输，并且从源传感器接收器（ⅱ）长距离多跳传输消耗。本文探讨了如何利用利用机器人无人驾驶车辆（乌布苏）以服务于无线传感器网络新兴的无线电力传输技术。这些削减数据传输由长到短距离的UV，收集检测信息，并补充WSN的能量。 本文介绍了路径规划和路径优化算法的无线传感器网络持续。 一个机器人：http://youtu.be/PxvbBEYNc7I
English Description：
It can greatly improve the life cycle of the wireless sensor network by using the robot to charge the battery and the transmission data. In this video, the path of the robot is controlled by the navigation point (green circle), and each sensor can be provided with a service area that is highlighted. We use the gradient descent and the "multiple traveling salesman problem" (MTSP) search algorithm to combine the move towards the point where the sensor nodes can simultaneously ensure that the hang points stay close to the charging area.