Time Optimal Ergodic Search

要約

捜索の徹底的さと時間のバランスを取る能力を備えたロボットは、捜索や救助などの用途で時間重視の支援を提供できる可能性を秘めています。
エルゴディックなカバレッジベースの探索方法の現在の進歩により、ロボットが一定の時間内にエリアを完全に探索および探索できるようになりました。
ただし、自律エルゴディック検索の品質に対して時間を最適化することはまだ実証されていません。
この論文では、高速かつ適応的なロボット検索と探索のための、時間最適化エルゴード検索問題の解決策を調査します。
この問題を、エルゴード不等式制約を伴う最小時間問題として提起します。その上限は、時間に対する検索の粒度を規制し、バランスをとります。
この問題の解決策は、ポントリャギンの最適条件を使用して分析的に提示され、直接転写最適化アプローチを通じて数値的に実証されます。
我々は、シミュレーションおよび乱雑な環境でのドローン実験において、時間的に最適なエルゴディック探索軌道を生成する際のこのアプローチの有効性を示します。
障害物回避は私たちの定式化に容易に統合されることが示されており、最適化された時間と探索のための軌道感度に対するパラメーターの依存性を調査するアブレーション研究を実行します。

要約(オリジナル)

Robots with the ability to balance time against the thoroughness of search have the potential to provide time-critical assistance in applications such as search and rescue. Current advances in ergodic coverage-based search methods have enabled robots to completely explore and search an area in a fixed amount of time. However, optimizing time against the quality of autonomous ergodic search has yet to be demonstrated. In this paper, we investigate solutions to the time-optimal ergodic search problem for fast and adaptive robotic search and exploration. We pose the problem as a minimum time problem with an ergodic inequality constraint whose upper bound regulates and balances the granularity of search against time. Solutions to the problem are presented analytically using Pontryagin’s conditions of optimality and demonstrated numerically through a direct transcription optimization approach. We show the efficacy of the approach in generating time-optimal ergodic search trajectories in simulation and with drone experiments in a cluttered environment. Obstacle avoidance is shown to be readily integrated into our formulation, and we perform ablation studies that investigate parameter dependence on optimized time and trajectory sensitivity for search.

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