Distributed Information-based Source Seeking

要約

この論文では、ローカル範囲ベースの測定のみを使用して、モバイルセンサーのグループが単一の音源の位置を特定し、その近くに移動する、情報ベースのマルチロボット音源探索アルゴリズムを設計します。
このアルゴリズムでは、モバイル センサーが発信源の特定/位置特定を実行して発信源の位置を推定します。
その間、センサー測定値に含まれる発生源に関するフィッシャー情報を最大化するために、新しい場所に移動します。
そうすることで、発生源の位置推定が改善され、発生源に近づくことができます。
私たちのアルゴリズムは、従来のフィールドクライミングアルゴリズムと比較して収束速度に優れており、測定モデルと情報メトリックの選択が柔軟で、測定モデルの誤差に対して堅牢です。
さらに、当社はアルゴリズムの完全分散バージョンを提供します。このバージョンでは、各センサーが独自の動作を決定し、まばらな通信ネットワークを通じて近隣センサーとのみ情報を共有します。
私たちは、大規模システムでアルゴリズムをテストするための集中的なシミュレーション実験と、光センサーを備えた小型地上車両での物理実験を実行し、光源の探索に成功したことを実証します。

要約(オリジナル)

In this paper, we design an information-based multi-robot source seeking algorithm where a group of mobile sensors localizes and moves close to a single source using only local range-based measurements. In the algorithm, the mobile sensors perform source identification/localization to estimate the source location; meanwhile, they move to new locations to maximize the Fisher information about the source contained in the sensor measurements. In doing so, they improve the source location estimate and move closer to the source. Our algorithm is superior in convergence speed compared with traditional field climbing algorithms, is flexible in the measurement model and the choice of information metric, and is robust to measurement model errors. Moreover, we provide a fully distributed version of our algorithm, where each sensor decides its own actions and only shares information with its neighbors through a sparse communication network. We perform intensive simulation experiments to test our algorithms on large-scale systems and physical experiments on small ground vehicles with light sensors, demonstrating success in seeking a light source.

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