Coverage Path Planning with Budget Constraints for Multiple Unmanned Ground Vehicles

要約

この論文では、マルチモーダル、マルチロボット環境センシング アルゴリズムのステート マシン モデルを提案します。
このマルチモーダル アルゴリズムは、(1) 可変フォーメーションを使用したカバレッジ パス計画と (2) マルチロボット群を使用した協調アクティブ センシングの 2 つの異なる探査アルゴリズムを統合します。
ステート マシンは、これらの異なる検知アルゴリズムをいつ切り替えるかに関するロジックを提供します。
ガス源の位置特定とマッピングのタスクに関して、提案されたアプローチのパフォーマンスを評価します。
私たちは、ハードウェアインザループ実験と、実際のガス田をシミュレートする無線源を使用したリアルタイム実験を使用します。
提案されたアプローチを、シングルモードの最先端の協調アクティブ センシング アプローチと比較します。
私たちの結果は、マルチモーダル スイッチング手法がシングルモード アクティブ センシングよりも迅速に収束できることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a state-machine model for a multi-modal, multi-robot environmental sensing algorithm. This multi-modal algorithm integrates two different exploration algorithms: (1) coverage path planning using variable formations and (2) collaborative active sensing using multi-robot swarms. The state machine provides the logic for when to switch between these different sensing algorithms. We evaluate the performance of the proposed approach on a gas source localisation and mapping task. We use hardware-in-the-loop experiments and real-time experiments with a radio source simulating a real gas field. We compare the proposed approach with a single-mode, state-of-the-art collaborative active sensing approach. Our results indicate that our multi-modal switching approach can converge more rapidly than single-mode active sensing.

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