Where to Drop Sensors from Aerial Robots to Monitor a Surface-Level Phenomenon?

要約

私たちは、確率的な風の擾乱が存在する中で作業エリアを監視するための動かないセンサーを投下するために、エネルギーに制約のある無人航空機 (UAV) のチームを経路指定する問題を検討します。
モバイル センサーのルーティング問題に関するこれまでの研究では、センサーとそのキャリアは 1 つの統合プラットフォームであり、センサーは正確に希望の場所で測定できると想定されていました。
対照的に、センサーを地上に空中投下すると、センサーの着陸位置に確率論が導入される可能性があります。
私たちは、経路計画の観点から、センサーの位置におけるこの確率論に対処することに重点を置いています。
具体的には、各 UAV のセンサー数に関する追加の制約を 1 つ加えた、サブモジュラー チーム オリエンテーリング問題の変形として問題 (マルチ UAV センサー ドロップ) を定式化します。
目的は、Points of Interest (PoI) での現象と、センサーが確率的位置で取得する測定値の間の相互情報を最大化することです。
このような目標を評価するには計算コストがかかることを示します。
この課題に取り組むために、ガウス過程の期待平均と期待共分散に基づいた閉形式の式を使用した代理目的を提案します。
代理目的を使用して最適化問題を解決するためのヒューリスティック アルゴリズムを提案します。
定式化とアルゴリズムは広範なシミュレーションを通じて検証されます。

要約(オリジナル)

We consider the problem of routing a team of energy-constrained Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to drop unmovable sensors for monitoring a task area in the presence of stochastic wind disturbances. In prior work on mobile sensor routing problems, sensors and their carrier are one integrated platform, and sensors are assumed to be able to take measurements at exactly desired locations. By contrast, airdropping the sensors onto the ground can introduce stochasticity in the landing locations of the sensors. We focus on addressing this stochasticity in sensor locations from the path-planning perspective. Specifically, we formulate the problem (Multi-UAV Sensor Drop) as a variant of the Submodular Team Orienteering Problem with one additional constraint on the number of sensors on each UAV. The objective is to maximize the Mutual Information between the phenomenon at Points of Interest (PoIs) and the measurements that sensors will take at stochastic locations. We show that such an objective is computationally expensive to evaluate. To tackle this challenge, we propose a surrogate objective with a closed-form expression based on the expected mean and expected covariance of the Gaussian Process. We propose a heuristic algorithm to solve the optimization problem with the surrogate objective. The formulation and the algorithms are validated through extensive simulations.

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