Line Coverage with Multiple Robots: Algorithms and Experiments

要約

ライン カバレッジの問題は、リソースに制約のある 1 つ以上のロボットによって線形フィーチャをカバーするための効率的なルートを見つけることです。
リニア フィーチャは、道路網、送電線、石油とガスのパイプラインなどの環境をモデル化します。
ロボットの移動モードとして、整備と回送の 2 つを定義します。
ロボットは、フィーチャを横断するときに画像を撮るなど、タスク固有のアクションを実行する場合にフィーチャをサービスします。
それ以外の場合は行き止まりです。
環境を横断すると、コスト (移動時間など) とリソースの要求 (バッテリー寿命など) が発生します。
サービスとデッドヘッドには、異なるコストと需要の機能を持たせることができ、さらにそれらを方向に依存させることも可能です。
環境をグラフとしてモデル化し、整数線形プログラムを提供します。
この問題は NP 困難であるため、高速かつ効率的なヒューリスティック アルゴリズムである Merge-Embed-Merge (MEM) を開発します。
MEM アルゴリズムの構築的な特性を利用することで、複数のデポを持つ大きなグラフのライン カバレッジのためのアルゴリズムを開発します。
さらに、回転コストと非ホロノミック制約をアルゴリズムに効率的に組み込みます。
道路網上でアルゴリズムのベンチマークを行い、航空機ロボットを使用した実験でアルゴリズムを実証します。

要約(オリジナル)

The line coverage problem is to find efficient routes for coverage of linear features by one or more resource-constrained robots. Linear features model environments such as road networks, power lines, and oil and gas pipelines. We define two modes of travel for robots: servicing and deadheading. A robot services a feature if it performs task-specific actions, e.g., taking images, as it traverses the feature; otherwise, it is deadheading. Traversing the environment incurs costs (e.g., travel time) and demands on resources (e.g., battery life). Servicing and deadheading can have different cost and demand functions, and we further permit them to be direction dependent. We model the environment as a graph and provide an integer linear program. As the problem is NP-hard, we develop a fast and efficient heuristic algorithm, Merge-Embed-Merge (MEM). By exploiting the constructive property of the MEM algorithm, we develop algorithms for line coverage of large graphs with multiple depots. Furthermore, we efficiently incorporate turning costs and nonholonomic constraints into the algorithm. We benchmark the algorithms on road networks and demonstrate them in experiments using aerial robots.

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