Line Coverage with Multiple Robots: Algorithms and Experiments

要約

ライン カバレッジの問題には、リソースに制約のある 1 つ以上のロボットが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が含まれます。
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。
ロボットには、整備と回送という 2 つの移動モードが定義されています。
ロボットは、フィーチャを移動するときに画像の撮影などのタスク固有のアクションを実行する場合、フィーチャにサービスを提供します。
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、方向に依存する異なるコストと需要関数が含まれる場合があります。
環境はグラフとしてモデル化され、整数線形プログラムが提供されます。
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) を設計します。
MEM アルゴリズムの構築的な特性を利用して、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が開発されています。
さらに、回転コストと非ホロノミック制約がアルゴリズムに効率的に組み込まれています。
アルゴリズムは道路網でベンチマークされ、航空機ロボットの実験で実証されています。

要約(オリジナル)

The line coverage problem involves finding efficient routes for the coverage of linear features by one or more resource-constrained robots. Linear features model environments like road networks, power lines, and oil and gas pipelines. Two modes of travel are defined for robots: servicing and deadheading. A robot services a feature if it performs task-specific actions, such as 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, which can be direction-dependent. The environment is modeled as a graph, and an integer linear program is provided. As the problem is NP-hard, we design a fast and efficient heuristic algorithm, Merge-Embed-Merge (MEM). Exploiting the constructive property of the MEM algorithm, algorithms for line coverage of large graphs with multiple depots are developed. Furthermore, turning costs and nonholonomic constraints are efficiently incorporated into the algorithm. The algorithms are benchmarked on road networks and demonstrated in experiments with aerial robots.

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