Fast k-connectivity Restoration in Multi-Robot Systems for Robust Communication Maintenance

要約

堅牢な通信ネットワークを維持することは、複数のロボット チームが共同して最適化タスクを実行する際に重要な役割を果たします。
堅牢な協調マルチロボット システムの主な特徴は、ロボットに障害が発生した場合に通信トポロジを修復できることです。
この論文では、最小限のロボットの動きでネットワークを修復して k 接続にすることを目的とした高速 k 接続復元 (FCR) 問題に焦点を当てます。
FCR 問題の二次制約プログラム (QCP) 定式化を開発します。これは問題を最適に解決する方法を提供しますが、計算オーバーヘッドが高いため大規模なインスタンスを処理できません。
したがって、グラフ理論の概念を使用して、FCR 問題に対する EA-SCR と呼ばれるスケーラブルなアルゴリズムを提案します。
実証研究を実施することにより、EA-SCR アルゴリズムは最適値の 10% 以内で実行され、桁違いに高速であることが実証されました。
また、EA-SCR が FCR 距離メトリックの点で既存のソリューションよりも 30% 優れていることも示します。

要約(オリジナル)

Maintaining a robust communication network plays an important role in the success of a multi-robot team jointly performing an optimization task. A key characteristic of a robust cooperative multi-robot system is the ability to repair the communication topology in the case of robot failure. In this paper, we focus on the Fast k-connectivity Restoration (FCR) problem, which aims to repair a network to make it k-connected with minimum robot movement. We develop a Quadratically Constrained Program (QCP) formulation of the FCR problem, which provides a way to optimally solve the problem, but cannot handle large instances due to high computational overhead. We therefore present a scalable algorithm, called EA-SCR, for the FCR problem using graph theoretic concepts. By conducting empirical studies, we demonstrate that the EA-SCR algorithm performs within 10 percent of the optimal while being orders of magnitude faster. We also show that EA-SCR outperforms existing solutions by 30 percent in terms of the FCR distance metric.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google