Multi-vehicle Dynamic Water Surface Monitoring

要約

水面を繰り返し探索して対象物体を検出し、その後の監視を行うことは、捜索救助や海洋浄化活動において重要です。
検出された物体の位置は動的であるため、時空間的な報酬状態をモデル化し、報酬を収集する車両チームを調整することで、検出された物体の表面探査と監視を組み合わせて対処することを提案します。
このモデルは水面のダイナミクスを特徴づけ、プランナーが将来のシステム状態を予測できるようにします。
特定の水面セルに関連する状態報酬値は時間の経過とともに増加し、車両のセンサー範囲内に入ると無効になります。
したがって、提案された複数車両計画アプローチは、動的モデルの報酬状態の集合的な値を最小化することです。
その目的は、後退地平線上のモデル予測制御を使用して車両の運動制約に対処し、利用されている車両の運動能力を最大限に活用することです。
評価結果に基づいて、このアプローチは、既存の解決策と比較して、モニタリングタスクにおける運動学的オリエンテーリング問題およびチームオリエンテーリング問題に対する解決策の改善を示しています。
提案されたアプローチは実験的に検証されており、現実世界の監視タスクでの実現可能性が裏付けられています。

要約(オリジナル)

Repeated exploration of a water surface to detect objects of interest and their subsequent monitoring is important in search-and-rescue or ocean clean-up operations. Since the location of any detected object is dynamic, we propose to address the combined surface exploration and monitoring of the detected objects by modeling spatio-temporal reward states and coordinating a team of vehicles to collect the rewards. The model characterizes the dynamics of the water surface and enables the planner to predict future system states. The state reward value relevant to the particular water surface cell increases over time and is nullified by being in a sensor range of a vehicle. Thus, the proposed multi-vehicle planning approach is to minimize the collective value of the dynamic model reward states. The purpose is to address vehicles’ motion constraints by using model predictive control on receding horizon, thus fully exploiting the utilized vehicles’ motion capabilities. Based on the evaluation results, the approach indicates improvement in a solution to the kinematic orienteering problem and the team orienteering problem in the monitoring task compared to the existing solutions. The proposed approach has been experimentally verified, supporting its feasibility in real-world monitoring tasks.

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