Distributed multi-robot potential-field-based exploration with submap-based mapping and noise-augmented strategy

要約

マルチロボットのコラボレーションは、さまざまな困難な状況を達成できるため、未知の環境の探索において必要なコンポーネントとなっています。
ポテンシャルフィールドベースの手法は、効率が高く移動コストが低いため、自律探査に広く使用されています。
ただし、探索速度とコラボレーション能力は依然として課題です。
したがって、分散型マルチロボット潜在力場ベース探査 (DMPF-Explore) を提案します。
特に、我々は最初に、ロボットの軌道を効率的に推定し、各ロボットからのローカルマップを結合することによってグローバルマップを構築できる、分散サブマップベースのマルチロボット協調マッピング手法（DSMC-Map）を提示します。
次に、修正波面距離とカラーノイズで拡張されたポテンシャルフィールドベースの探査戦略（MWF-CN）を導入します。この戦略では、アクセス可能なフロンティア近傍が拡張され、カラーノイズが探査パフォーマンスの向上を引き起こします。
提案された探索方法は、シミュレーションと現実世界のシナリオに展開されます。
結果は、私たちのアプローチが探査速度とコラボレーション能力に関して既存のアプローチよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Multi-robot collaboration has become a needed component in unknown environment exploration due to its ability to accomplish various challenging situations. Potential-field-based methods are widely used for autonomous exploration because of their high efficiency and low travel cost. However, exploration speed and collaboration ability are still challenging topics. Therefore, we propose a Distributed Multi-Robot Potential-Field-Based Exploration (DMPF-Explore). In particular, we first present a Distributed Submap-Based Multi-Robot Collaborative Mapping Method (DSMC-Map), which can efficiently estimate the robot trajectories and construct the global map by merging the local maps from each robot. Second, we introduce a Potential-Field-Based Exploration Strategy Augmented with Modified Wave-Front Distance and Colored Noises (MWF-CN), in which the accessible frontier neighborhood is extended, and the colored noise provokes the enhancement of exploration performance. The proposed exploration method is deployed for simulation and real-world scenarios. The results show that our approach outperforms the existing ones regarding exploration speed and collaboration ability.

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