A Study on Multirobot Quantile Estimation in Natural Environments

要約

自然現象の分位数は、科学者に濃度のさまざまな広がりについての重要な理解を提供します。
利用可能なロボットが複数ある場合、パフォーマンスを向上させるために協調的な方法でリソースをプールすると有利な場合があります。
マルチロボット チームを実際にまとめて調整するのは難しい場合があります。
この目的を達成するために、有益な経路計画定式化を使用して関心のある分布の分位数を推定するために複数のロボットを使用することの影響について、いくつかの軸にわたる研究を紹介します。
私たちは、湖の藻類濃度を分析するドローン探査タスクにおいてマルチロボットアプローチからどのようなメリットが得られるかを理解するために、チームサイズの増加に伴う分位値推定精度を測定します。
さらに、ロボットの初期位置の広がり、計画の予算、ロボット間の通信など、いくつかのパラメーターについて分析を実行しました。その結果、一般にロボットの使用数が増えると推定誤差が少なくなる一方で、この利点は特定の条件下で達成されることがわかりました。
実際の現場でのロボット応用の文脈で私たちの発見を提示し、結果の意味と将来の研究への興味深い方向性について議論します。

要約(オリジナル)

Quantiles of a natural phenomena can provide scientists with an important understanding of different spreads of concentrations. When there are several available robots, it may be advantageous to pool resources in a collaborative way to improve performance. A multirobot team can be difficult to practically bring together and coordinate. To this end, we present a study across several axes of the impact of using multiple robots to estimate quantiles of a distribution of interest using an informative path planning formulation. We measure quantile estimation accuracy with increasing team size to understand what benefits result from a multirobot approach in a drone exploration task of analyzing the algae concentration in lakes. We additionally perform an analysis on several parameters, including the spread of robot initial positions, the planning budget, and inter-robot communication, and find that while using more robots generally results in lower estimation error, this benefit is achieved under certain conditions. We present our findings in the context of real field robotic applications and discuss the implications of the results and interesting directions for future work.

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