Multi-Robot Persistent Monitoring: Minimizing Latency and Number of Robots with Recharging Constraints

要約

この論文では、永続的な監視タスクのためのマルチロボット経路計画を研究します。
ロボットのバッテリ容量が限られており、放電時間が $D$ である場合を考えます。
監視対象エリアを加重グラフの頂点として表します。
各頂点には、待ち時間と呼ばれる、ロボットの訪問間の最大許容時間に関する制約があります。
目的は、これらの待ち時間の制約を満たすことができる最小数のロボットを見つけ、同時にロボットが再充電デポで定期的に充電されるようにすることです。
この問題の決定バージョンは、PSPACE 完全であることが知られています。
$O(\frac{\log D}{\log \log D}\log \rho)$ 近似アルゴリズムを提示します。ここで、$\rho$ は最大レイテンシ制約と最小レイテンシ制約の比率です。
また、問題を解決するためのオリエンテーリング ベースのヒューリスティックを提示し、通常、近似アルゴリズムよりも高品質のソリューションを提供することを経験的に示します。
結果を拡張して、固定数のロボットが与えられた場合の最大加重遅延を最小化する問題のアルゴリズムを提供します。
パトロールのシナリオと山火事の監視アプリケーションで、大規模な問題のインスタンスでアルゴリズムを評価します。
また、ベンチマーク インスタンスでアルゴリズムを既存のソルバーと比較します。

要約(オリジナル)

In this paper we study multi-robot path planning for persistent monitoring tasks. We consider the case where robots have a limited battery capacity with a discharge time $D$. We represent the areas to be monitored as the vertices of a weighted graph. For each vertex, there is a constraint on the maximum allowable time between robot visits, called the latency. The objective is to find the minimum number of robots that can satisfy these latency constraints while also ensuring that the robots periodically charge at a recharging depot. The decision version of this problem is known to be PSPACE-complete. We present a $O(\frac{\log D}{\log \log D}\log \rho)$ approximation algorithm for the problem where $\rho$ is the ratio of the maximum and the minimum latency constraints. We also present an orienteering based heuristic to solve the problem and show empirically that it typically provides higher quality solutions than the approximation algorithm. We extend our results to provide an algorithm for the problem of minimizing the maximum weighted latency given a fixed number of robots. We evaluate our algorithms on large problem instances in a patrolling scenario and in a wildfire monitoring application. We also compare the algorithms with an existing solver on benchmark instances.

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