Multi-agent Task-Driven Exploration via Intelligent Map Compression and Sharing

要約

この論文では、圧縮された測定値を通信するモバイル センサーを使用した、未知の環境のタスク駆動型探索について調査します。
センサーはエリアを探索し、その圧縮データを別のロボットに送信して、目標位置に到達するのを支援します。
我々は、センサーの動作を選択するための新しい通信フレームワークと扱いやすいマルチエージェント探索アルゴリズムを提案します。
このアルゴリズムは、マップ圧縮から生じる不確実性のタスク駆動型の尺度を報酬関数として使用します。
現実的な地図上で実行される数値シミュレーションを通じてアルゴリズムの有効性を検証し、それを 2 つの代替アプローチと比較します。
結果は、提案されたアルゴリズムが、通信ネットワークに過剰な負荷を引き起こすことなく、ロボットが目標に到達するのに必要な時間を効果的に短縮することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper investigates the task-driven exploration of unknown environments with mobile sensors communicating compressed measurements. The sensors explore the area and transmit their compressed data to another robot, assisting it in reaching a goal location. We propose a novel communication framework and a tractable multi-agent exploration algorithm to select the sensors’ actions. The algorithm uses a task-driven measure of uncertainty, resulting from map compression, as a reward function. We validate the efficacy of our algorithm through numerical simulations conducted on a realistic map and compare it with two alternative approaches. The results indicate that the proposed algorithm effectively decreases the time required for the robot to reach its target without causing excessive load on the communication network.

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