Ergodic exploration of dynamic distribution

要約

この研究では、動的環境で検索ミッションを実行するという課題に取り組んでいます。特に、動きが流れ場によって決定されるターゲットを漂うターゲットについて説明します。
これは、2つの部分的な微分方程式を統合する動的システムを通じて達成されます。1つは確率分布のダイナミクスと不確実性を支配するもの、もう1つはエルゴジック多因子検索の潜在的なフィールドを調節することです。
ターゲット確率フィールドは、環境によって課され、センシングの取り組みを達成したターゲットダイナミクスに応じて進化し、潜在的なフィールド勾配によって導かれた複数のロボットエージェントによって調査されます。
提案された方法論は、2つのシミュレートされた検索シナリオでテストされました。そのうちの1つは合成生成されたドメインを備えており、エージェントの範囲にわたって静的なターゲット確率を備えたベースラインメソッドと比較して、より良いパフォーマンスを紹介します。
2番目の検索シナリオは、検索開始が遅れ、検索が複数のロボット飛行ミッションで実行される現実的なSea Search and Rescueミッションを表し、ターゲットドリフトの不確実性補償の手順が実証されています。
さらに、提案された方法は、既知の検出/センシングパラメーターに基づいて、独立して見つかったターゲットの実際の数と相関する正確な調査完了メトリックを提供します。

要約(オリジナル)

This research addresses the challenge of performing search missions in dynamic environments, particularly for drifting targets whose movement is dictated by a flow field. This is accomplished through a dynamical system that integrates two partial differential equations: one governing the dynamics and uncertainty of the probability distribution, and the other regulating the potential field for ergodic multi-agent search. The target probability field evolves in response to the target dynamics imposed by the environment and accomplished sensing efforts, while being explored by multiple robot agents guided by the potential field gradient. The proposed methodology was tested on two simulated search scenarios, one of which features a synthetically generated domain and showcases better performance when compared to the baseline method with static target probability over a range of agent to flow field velocity ratios. The second search scenario represents a realistic sea search and rescue mission where the search start is delayed, the search is performed in multiple robot flight missions, and the procedure for target drift uncertainty compensation is demonstrated. Furthermore, the proposed method provides an accurate survey completion metric, based on the known detection/sensing parameters, that correlates with the actual number of targets found independently.

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