Epistemic Prediction and Planning with Implicit Coordination for Multi-Robot Teams in Communication Restricted Environments

要約

通信が制限された環境では、マルチロボット システムを次のいずれかに展開できます。i) 一定の通信を維持するが、近接の制約により運用効率が犠牲になる可能性がある、または ii) 切断を許可して環境カバレッジの効率を高める、方法、時間、場所に関する課題
再接続します（ランデブー問題）。
この作業では、後者の問題に取り組み、ほとんどの最先端の方法では、ロボットが事前に決められた計画を実行できると想定していることに気付きました。
ただし、システム障害や環境条件の変化により、ロボットが計画から逸脱し、マルチロボット システム全体にカスケード効果が生じる可能性があります。
この論文では、調査とカバレッジ、タスクの発見と完了、およびランデブーアプリケーションのために通信することなくコンセンサスを達成するための、調整された認識論的予測と計画のフレームワークを提案します。
動的認識論理は、ロボットが信念状態を伝播し、他のエージェントに共感できるようにするために実装された主要コンポーネントです。
信念状態の伝播とその後の環境のカバレッジは、人工物理学ベースのフレームワーク内のフロンティアベースの方法を介して達成されます。
提案されたフレームワークは、さまざまな雑然とした環境で無人地上車両を使用したシミュレーションと実験の両方で検証されます。

要約(オリジナル)

In communication restricted environments, a multi-robot system can be deployed to either: i) maintain constant communication but potentially sacrifice operational efficiency due to proximity constraints or ii) allow disconnections to increase environmental coverage efficiency, challenges on how, when, and where to reconnect (rendezvous problem). In this work we tackle the latter problem and notice that most state-of-the-art methods assume that robots will be able to execute a predetermined plan; however system failures and changes in environmental conditions can cause the robots to deviate from the plan with cascading effects across the multi-robot system. This paper proposes a coordinated epistemic prediction and planning framework to achieve consensus without communicating for exploration and coverage, task discovery and completion, and rendezvous applications. Dynamic epistemic logic is the principal component implemented to allow robots to propagate belief states and empathize with other agents. Propagation of belief states and subsequent coverage of the environment is achieved via a frontier-based method within an artificial physics-based framework. The proposed framework is validated with both simulations and experiments with unmanned ground vehicles in various cluttered environments.

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