要約
この論文では、N 人のエージェントのセットを断続的に支援して平均的な航行の不確実性を最小限に抑えるための 1 台の水中協調航行支援 (CNA) 車両の経路を計画する問題を検討します。
CNA とエージェントは両方とも等速車両としてモデル化されています。
エージェントは既知の名目上の軌道に沿って移動し、CNA はそれらを順次遮断するための経路を計画します。
ナビゲーション支援は、スカラー離散時間カルマン フィルターによってモデル化されます。
経路計画中に、CNA は自身の航行の不確実性を軽減するために浮上を考慮します。
最適な援助時間、全体的なナビゲーションの不確実性の低減、および通過時間に基づくヒューリスティックを使用して、エージェントを CNA に割り当てる貪欲な計画アルゴリズムが提案されています。
このアプローチは、ランダム化されたエージェントの公称軌道と初期ナビゲーションの不確実性を使用したモンテカルロ実験を通じて、最適 (徹底的な列挙) アルゴリズムと比較されます。
要約(オリジナル)
This paper considers the problem of planning a path for a single underwater cooperative navigation aid (CNA) vehicle to intermittently aid a set of N agents to minimize average navigation uncertainty. Both the CNA and agents are modeled as constant-velocity vehicles. The agents traverse along known nominal trajectories and the CNA plans a path to sequentially intercept them. Navigation aiding is modeled by a scalar discrete time Kalman filter. During path planning, the CNA considers surfacing to reduce its own navigation uncertainty. A greedy planning algorithm is proposed that uses a heuristic based on an optimal time-to-aid, overall navigation uncertainty reduction, and transit time, to assign agents to the CNA. The approach is compared to an optimal (exhaustive enumeration) algorithm through a Monte Carlo experiment with randomized agent nominal trajectories and initial navigation uncertainty.
arxiv情報
| 著者 | Artur Wolek |
| 発行日 | 2024-02-26 23:13:24+00:00 |
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