Realm: Real-Time Line-of-Sight Maintenance in Multi-Robot Navigation with Unknown Obstacles

要約

複雑な環境でのマルチロボットナビゲーションは、ロボット間のコミュニケーションと相互観察に依存しており、調整と状況認識があります。
このペーパーでは、視線（LOS）接続の制約を備えた未知の環境でのマルチロボットナビゲーションの問題を研究します。
以前の研究はLOSの制約を導出するための既知の環境モデルに限定されていますが、このペーパーでは、リアルタイムポイントクラウド測定からロボット間のLOS制約を直接策定することにより、そのような要件を排除し、ポイントクラウド可視性分析技術を活用します。
潜在的なロボットの動きを考慮して、ロボット間でLOSを失うことの緊急性と感度の両方を定量化するために、新しいLos-Distanceメトリックを提案します。
さらに、2つのロボット間でLOSを失うことの不均衡な緊急性に対処するために、ロボットの共同動きを促進する勾配を生成しながら、全体的な緊急性をキャプチャする融合関数を設計します。
LOSの制約は、接続性を確保するためにロボットのネットワークグラフのフィードラー固有値の陽性を保持する潜在的な関数にエンコードされます。
最後に、提案された接続コントローラーを統合するLOSが制約した探索フレームワークを確立します。
複雑な未知の環境でのマルチロボット探査でのアプリケーションを紹介します。ロボットは、分散したセンシングと通信を通じて常にLOS接続を維持でき、不明な環境を協力してマッピングします。
実装は、https://github.com/bairuofei/los_constrained_navigationでオープンソーシングされています。

要約(オリジナル)

Multi-robot navigation in complex environments relies on inter-robot communication and mutual observations for coordination and situational awareness. This paper studies the multi-robot navigation problem in unknown environments with line-of-sight (LoS) connectivity constraints. While previous works are limited to known environment models to derive the LoS constraints, this paper eliminates such requirements by directly formulating the LoS constraints between robots from their real-time point cloud measurements, leveraging point cloud visibility analysis techniques. We propose a novel LoS-distance metric to quantify both the urgency and sensitivity of losing LoS between robots considering potential robot movements. Moreover, to address the imbalanced urgency of losing LoS between two robots, we design a fusion function to capture the overall urgency while generating gradients that facilitate robots’ collaborative movement to maintain LoS. The LoS constraints are encoded into a potential function that preserves the positivity of the Fiedler eigenvalue of the robots’ network graph to ensure connectivity. Finally, we establish a LoS-constrained exploration framework that integrates the proposed connectivity controller. We showcase its applications in multi-robot exploration in complex unknown environments, where robots can always maintain the LoS connectivity through distributed sensing and communication, while collaboratively mapping the unknown environment. The implementations are open-sourced at https://github.com/bairuofei/LoS_constrained_navigation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google