Rolling Horizon Coverage Control with Collaborative Autonomous Agents

要約

この作業では、分散した自律エージェントの空中チームが、3Dオブジェクトの表面積の特定のポイントをカバーすることを目的とした、ローリング有限の地平線上で非微妙なカバレッジプランを共同で生成できるようにするカバレッジコントローラーを提案します。
分散モデルの予測制御問題として定式化された共同カバレッジの問題は、作業冗長性を減らすことを目的としたエージェント間の制約を考慮しながら、エージェントのモーションとカメラ制御の入力を最適化します。
提案されたカバレッジコントローラーは、ライトパス伝播技術に基づいて制約を統合し、エージェントの将来の予想される状態に関して見えるオブジェクトの表面の部分を予測します。
また、この作業は、バイナリ制約として混合整数最適化フレームワークに埋め込まれた論理式に複雑で非線形視認性評価の制約をどのように変換できるかを示しています。
提案されたアプローチは、無人航空機（UAV）を使用して建物を検査するためのシミュレーションと実用的なアプリケーションを通じて実証されています。

要約(オリジナル)

This work proposes a coverage controller that enables an aerial team of distributed autonomous agents to collaboratively generate non-myopic coverage plans over a rolling finite horizon, aiming to cover specific points on the surface area of a 3D object of interest. The collaborative coverage problem, formulated, as a distributed model predictive control problem, optimizes the agents’ motion and camera control inputs, while considering inter-agent constraints aiming at reducing work redundancy. The proposed coverage controller integrates constraints based on light-path propagation techniques to predict the parts of the object’s surface that are visible with regard to the agents’ future anticipated states. This work also demonstrates how complex, non-linear visibility assessment constraints can be converted into logical expressions that are embedded as binary constraints into a mixed-integer optimization framework. The proposed approach has been demonstrated through simulations and practical applications for inspecting buildings with unmanned aerial vehicles (UAVs).

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