要約
ミッションクリティカルな運用、特に捜索救助 (SAR) や緊急対応状況においては、そのような運用の成功確率を最大化するために、関連するすべてのコンポーネントに最適なパフォーマンスと効率が求められます。
このような状況では、セルラー対応の協調ロボット システムが貴重な資産として登場し、被害者の位置特定から危険エリアの探索に至るまで、いくつかのタスクで初期対応者を支援します。
ただし、SAR ミッションでのセルラー対応協働ロボットの展開における重大な制限は、主にバッテリーによって供給されるエネルギー バジェットであり、これがロボットのタスクの実行と機動性に直接影響します。
この論文はこの問題に取り組み、探索するエリアのサイズ、ロボットのフリートのサイズ、エネルギープロファイル、必要な探索速度、目標の応答を入力として受け取る、セルラー対応の協働ロボットの使用例のための捜索救助フレームワークを提案します。
時間内に、SAR ミッションの目標を達成できるロボットの最小数と、エリアを探索するためにロボットがたどるべき経路を見つけます。
私たちの結果は、i) 初期対応者がミッションクリティカルな作戦を計画する際に、限られたリソースで情報に基づいた意思決定を行うために SAR セルラー対応ロボット フレームワークに依存できることを示し、ii) ロボットの数と探索エリアおよび応答時間のトレードを示しています。
ロボットのタイプに応じてオフになります: 車輪付きか四足歩行か。
要約(オリジナル)
Mission-critical operations, particularly in the context of Search-and-Rescue (SAR) and emergency response situations, demand optimal performance and efficiency from every component involved to maximize the success probability of such operations. In these settings, cellular-enabled collaborative robotic systems have emerged as invaluable assets, assisting first responders in several tasks, ranging from victim localization to hazardous area exploration. However, a critical limitation in the deployment of cellular-enabled collaborative robots in SAR missions is their energy budget, primarily supplied by batteries, which directly impacts their task execution and mobility. This paper tackles this problem, and proposes a search-and-rescue framework for cellular-enabled collaborative robots use cases that, taking as input the area size to be explored, the robots fleet size, their energy profile, exploration rate required and target response time, finds the minimum number of robots able to meet the SAR mission goals and the path they should follow to explore the area. Our results, i) show that first responders can rely on a SAR cellular-enabled robotics framework when planning mission-critical operations to take informed decisions with limited resources, and, ii) illustrate the number of robots versus explored area and response time trade-off depending on the type of robot: wheeled vs quadruped.
arxiv情報
著者 | Arnau Romero,Carmen Delgado,Lanfranco Zanzi,Raúl Suárez,Xavier Costa-Pérez |
発行日 | 2024-03-14 08:44:15+00:00 |
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