Energy-Aware, Collision-Free Information Gathering for Heterogeneous Robot Teams

要約

この論文では、センサーを搭載したロボットのチームを安全に調整して、動的プロセスに関する不確実性を減らす問題について考察します。目的は、情報の取得とエネルギー コストのトレードオフです。
このトレードオフを最適化することは望ましいことですが、一連のロボット軌道で目的関数が非単調になることにつながります。
したがって、座標降下に基づく一般的なマルチロボット プランナーは、パフォーマンスの保証を失います。
さらに、非単調性を処理するメソッドは、ロボット間の衝突回避の制約を受けると、パフォーマンスの保証が失われます。
性能保証と安全保証の両方を保持することが望ましいため、この作業では、最悪の場合の性能保証を備えたローカル検索を使用する分散プランナーと、安全性を確保し、タイムリーな動作を促進するコントロール バリア機能に基づく分散型コントローラーを使用した階層的なアプローチを提案します。
感知地点に到着。
広範なシミュレーション、ハードウェアインザループ テスト、およびハードウェア実験を通じて、提案されたアプローチが座標降下ベースのアルゴリズムよりもセンシングとエネルギー コストの間のより良いトレードオフを達成することを示します。

要約(オリジナル)

This paper considers the problem of safely coordinating a team of sensor-equipped robots to reduce uncertainty about a dynamical process, where the objective trades off information gain and energy cost. Optimizing this trade-off is desirable, but leads to a non-monotone objective function in the set of robot trajectories. Therefore, common multi-robot planners based on coordinate descent lose their performance guarantees. Furthermore, methods that handle non-monotonicity lose their performance guarantees when subject to inter-robot collision avoidance constraints. As it is desirable to retain both the performance guarantee and safety guarantee, this work proposes a hierarchical approach with a distributed planner that uses local search with a worst-case performance guarantees and a decentralized controller based on control barrier functions that ensures safety and encourages timely arrival at sensing locations. Via extensive simulations, hardware-in-the-loop tests and hardware experiments, we demonstrate that the proposed approach achieves a better trade-off between sensing and energy cost than coordinate-descent-based algorithms.

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