Fast and Communication-Efficient Multi-UAV Exploration Via Voronoi Partition on Dynamic Topological Graph

要約

マルチロボット探査の効率を向上させるには、効率的なデータ送信と合理的なタスク割り当てが重要です。
しかし、ほとんどの通信データには冗長な情報が含まれるため、大量の通信量が必要となります。
さらに、探査指向のタスクの割り当ては決して簡単ではなく、リソースが限られている無人航空機 (UAV) にとってはさらに困難になります。
本稿では、大規模な環境を探索するための、高速かつ通信効率の高いマルチUAV探査手法を提案します。
まず、探索および探索領域を表すノードと、ノードを接続するエッジで構成されるマルチロボット動的トポロジカル グラフ (MR-DTG) を設計します。
MR-DTGのサポートにより、探査計画に必要な情報のみを伝達することで効率的なコミュニケーションを実現します。
探査効率をさらに向上させるために、MR-DTG を使用した階層型マルチ UAV 探査方法が考案されました。
具体的には、\emph{graph Voronoi Partition} を使用して、実際の動作コストを考慮して MR-DTG のノードを最も近い UAV に割り当て、これにより合理的なタスク割り当てが実現されます。
私たちの知る限り、これは \emph{graph Voronoi パーティション} を使用したマルチ UAV 探査に対処した最初の研究です。
提案された方法をシミュレーションで最先端の方法と比較します。
その結果、提案手法により探査時間と通信量をそれぞれ最大38.3%と95.5%削減できることがわかった。
最後に、私たちの方法の有効性が 6 台の UAV を使った現実世界の実験で検証されます。
コミュニティに利益をもたらすためにソースコードを公開します。

要約(オリジナル)

Efficient data transmission and reasonable task allocation are important to improve multi-robot exploration efficiency. However, most communication data types typically contain redundant information and thus require massive communication volume. Moreover, exploration-oriented task allocation is far from trivial and becomes even more challenging for resource-limited unmanned aerial vehicles (UAVs). In this paper, we propose a fast and communication-efficient multi-UAV exploration method for exploring large environments. We first design a multi-robot dynamic topological graph (MR-DTG) consisting of nodes representing the explored and exploring regions and edges connecting nodes. Supported by MR-DTG, our method achieves efficient communication by only transferring the necessary information required by exploration planning. To further improve the exploration efficiency, a hierarchical multi-UAV exploration method is devised using MR-DTG. Specifically, the \emph{graph Voronoi partition} is used to allocate MR-DTG’s nodes to the closest UAVs, considering the actual motion cost, thus achieving reasonable task allocation. To our knowledge, this is the first work to address multi-UAV exploration using \emph{graph Voronoi partition}. The proposed method is compared with a state-of-the-art method in simulations. The results show that the proposed method is able to reduce the exploration time and communication volume by up to 38.3\% and 95.5\%, respectively. Finally, the effectiveness of our method is validated in the real-world experiment with 6 UAVs. We will release the source code to benefit the community.

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