Omnidirectional Sensor Placement: A Large-Scale Computational Study and Novel Hybrid Accelerated-Refinement Heuristics

要約

このペーパーでは、全方向性センサー配置問題（OSPP）を研究します。これには、センサー数を最小限に抑えながら、ユーザー定義のカバレッジ要件を実現するために、連続2D環境に静的センサーを配置することが含まれます。
この問題は、特に環境検査、ターゲット検索、地域のパトロールなどの可視性ベースのルート計画タスクを最適化するために、モバイルロボット工学のアプリケーションによって動機付けられています。
Lidar、360度カメラ、マルチセンサーアレイなどの実際のセンシングテクノロジーに関連しながら、センサーの向きの制約を排除する全方向性視認性モデルに焦点を当てています。
3つの重要なモデルが考慮されます。無制限の可視性、物理的またはアプリケーション固有の制約を反映する限られた範囲の可視性、およびロボット工学のセンサー配置の不確実性を説明するためのローカリゼーションの不確実性の可視性。
私たちの最初の貢献は、OSPPの古典的な凸分配とサンプリングベースのヒューリスティックを比較し、ランタイム効率とソリューション品質のトレードオフを分析する大規模な計算研究です。
私たちの2番目の貢献は、新しいクラスのハイブリッド加速施設（HAR）ヒューリスティックです。これは、複数のセンサー配置方法からの出力を組み合わせて洗練しながら、前処理技術を組み込み、洗練を加速させます。
結果は、HARヒューリスティックが従来の方法を大幅に上回り、センサー数が最も低く、サンプリングベースのアプローチのランタイムを改善することを示しています。
さらに、特定のHARヒューリスティックをローカリゼーション不確実性の可視性モデルに適応させ、小規模から中程度のローカリゼーションの不確実性に必要なカバレッジを達成することを示しています。
将来の作業では、HARを可視性ベースのルート計画タスクに適用したり、新しいセンサー配置アプローチを検討して、不確実性の下で正式なカバレッジ保証を達成します。

要約(オリジナル)

This paper studies the omnidirectional sensor-placement problem (OSPP), which involves placing static sensors in a continuous 2D environment to achieve a user-defined coverage requirement while minimizing sensor count. The problem is motivated by applications in mobile robotics, particularly for optimizing visibility-based route planning tasks such as environment inspection, target search, and region patrolling. We focus on omnidirectional visibility models, which eliminate sensor orientation constraints while remaining relevant to real-world sensing technologies like LiDAR, 360-degree cameras, and multi-sensor arrays. Three key models are considered: unlimited visibility, limited-range visibility to reflect physical or application-specific constraints, and localization-uncertainty visibility to account for sensor placement uncertainty in robotics. Our first contribution is a large-scale computational study comparing classical convex-partitioning and sampling-based heuristics for the OSPP, analyzing their trade-off between runtime efficiency and solution quality. Our second contribution is a new class of hybrid accelerated-refinement (HAR) heuristics, which combine and refine outputs from multiple sensor-placement methods while incorporating preprocessing techniques to accelerate refinement. Results demonstrate that HAR heuristics significantly outperform traditional methods, achieving the lowest sensor counts and improving the runtime of sampling-based approaches. Additionally, we adapt a specific HAR heuristic to the localization-uncertainty visibility model, showing that it achieves the required coverage for small to moderate localization uncertainty. Future work may apply HAR to visibility-based route planning tasks or explore novel sensor-placement approaches to achieve formal coverage guarantees under uncertainty.

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