Collaborative Active SLAM: Synchronous and Asynchronous Coordination Among Agents

要約

自律型ロボット工学における重要な課題は、複数のロボットが動作とセンサー データの取得をインテリジェントに調整しながら、未知の環境を協力して探索およびマッピングするアクティブ コラボレーション SLAM 用の堅牢なソリューションを開発することにあります。
この記事では、複数のロボットで構成されるシステムを調整して環境探査用のアクティブ コラボレーション SLAM (AC-SLAM) を実行するための 2 つのアプローチを紹介します。
同期と非同期の 2 つの調整アプローチは、中央サーバーによるロボットの目標割り当てに優先順位を付ける方法を実装します。
また、SLAM の不確実性を低く抑えながら、最大限の探査を実現するためにロボットを効率的に配置する方法も紹介します。
どちらの調整アプローチも、公開されているデータセットでのシミュレーションと実験を通じて評価され、有望な結果が得られました。

要約(オリジナル)

In autonomous robotics, a critical challenge lies in developing robust solutions for Active Collaborative SLAM, wherein multiple robots collaboratively explore and map an unknown environment while intelligently coordinating their movements and sensor data acquisitions. In this article, we present two approaches for coordinating a system consisting of multiple robots to perform Active Collaborative SLAM (AC-SLAM) for environmental exploration. Our two coordination approaches, synchronous and asynchronous implement a methodology to prioritize robot goal assignments by the central server. We also present a method to efficiently spread the robots for maximum exploration while keeping SLAM uncertainty low. Both coordination approaches were evaluated through simulation and experiments on publicly available datasets, rendering promising results.

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