NavEX: A Multi-Agent Coverage in Non-Convex and Uneven Environments via Exemplar-Clustering

要約

このペーパーでは、非凸環境および不均一な環境でのマルチエージェントの展開について説明します。
従来のアプローチの制限を克服するために、航行可能な模範的な派遣カバレッジ（Navex）を紹介します。これは、障害物と視覚障害のある最短距離と模範的なクラスタリングを組み合わせた新しいディスパッチカバレッジフレームワークであり、亜球の最適化に基づいた展開フレームワークを提供します。
Navexは、2つの重要なカバレッジタスクを解決するための統一されたアプローチを提供します。（a）エージェントターゲット距離を最小限に抑えることで公平なサービスを提供することを目的とした公正なアクセス展開と、（b）ホットスポットの展開、高密度ターゲット領域の優先順位付け。
Navexの重要な特徴は、カバレッジユーティリティ測定に模範となることを使用することです。これは、必ずしも三角形の不平等に適合しない非ユークリッド距離メトリックを柔軟に採用する柔軟性を提供します。
これにより、Navexは、平面障害のある環境で最も短いパス計算のための視認性グラフを組み込み、複雑で険しい地形に横断可能性対応RRT*を組み込むことができます。
サブモジュールの最適化を活用することにより、Navexフレームワークは、シミュレーションで示されているように、現実的で複雑な設定でのマルチエージェント展開の証明可能なパフォーマンス保証を備えた効率的でほぼ最適なソリューションを可能にします。

要約(オリジナル)

This paper addresses multi-agent deployment in non-convex and uneven environments. To overcome the limitations of traditional approaches, we introduce Navigable Exemplar-Based Dispatch Coverage (NavEX), a novel dispatch coverage framework that combines exemplar-clustering with obstacle-aware and traversability-aware shortest distances, offering a deployment framework based on submodular optimization. NavEX provides a unified approach to solve two critical coverage tasks: (a) fair-access deployment, aiming to provide equitable service by minimizing agent-target distances, and (b) hotspot deployment, prioritizing high-density target regions. A key feature of NavEX is the use of exemplar-clustering for the coverage utility measure, which provides the flexibility to employ non-Euclidean distance metrics that do not necessarily conform to the triangle inequality. This allows NavEX to incorporate visibility graphs for shortest-path computation in environments with planar obstacles, and traversability-aware RRT* for complex, rugged terrains. By leveraging submodular optimization, the NavEX framework enables efficient, near-optimal solutions with provable performance guarantees for multi-agent deployment in realistic and complex settings, as demonstrated by our simulations.

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