Greedy Perspectives: Multi-Drone View Planning for Collaborative Coverage in Cluttered Environments

要約

空中ロボットのチームを導入すると、チーム スポーツや映画撮影などの分野で新しい用途に向けて、複雑な環境でダイナミックな人々 (俳優) のグループの大規模な撮影が可能になる可能性があります。
この目的に向けて、逐次貪欲計画によるサブモジュール最大化の手法は、ロボットのチーム全体でカメラビューをスケーラブルに最適化するために使用できますが、乱雑な環境での効率的な調整には課題に直面しています。
障害物によりオクルージョンが発生し、ロボット間の衝突の可能性が高まり、ほぼ最適性の保証の要件に違反する可能性があります。
密集した環境で人々のグループを撮影する際に航空機ロボットのチームを調整するには、より一般的なビュープランニングのアプローチが必要です。
私たちは、人々のグループを撮影するためのオクルージョンを意識した目的を備えたマルチロボット マルチアクター ビュー プランナーの開発を通じて、衝突とオクルージョンが撮影アプリケーションのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを調査し、貪欲なフォーメーション プランナーと比較します。
パフォーマンスを評価するために、複雑な複数のアクターの動作を含む 5 つのテスト環境を計画します。
フォーメーション プランナーと比較して、シーケンシャル プランナーは 3 つのシナリオでアクターよりも 14% 高い視聴報酬を生成し、他の 2 つのシナリオのフォーメーション プランニングと同等のパフォーマンスをもたらします。
また、ロボット間の衝突制約がある場合とない場合の両方で、逐次計画のパフォーマンスがほぼ同じであることも観察されました。
全体として、我々は、分裂、結合、分散する可能性のあるグループや、衝突や閉塞を引き起こす可能性のある障害物が散乱した環境での撮影において、空中ロボットのチームが効果的に調整できることを実証しました。

要約(オリジナル)

Deployment of teams of aerial robots could enable large-scale filming of dynamic groups of people (actors) in complex environments for novel applications in areas such as team sports and cinematography. Toward this end, methods for submodular maximization via sequential greedy planning can be used for scalable optimization of camera views across teams of robots but face challenges with efficient coordination in cluttered environments. Obstacles can produce occlusions and increase chances of inter-robot collision which can violate requirements for near-optimality guarantees. To coordinate teams of aerial robots in filming groups of people in dense environments, a more general view-planning approach is required. We explore how collision and occlusion impact performance in filming applications through the development of a multi-robot multi-actor view planner with an occlusion-aware objective for filming groups of people and compare with a greedy formation planner. To evaluate performance, we plan in five test environments with complex multiple-actor behaviors. Compared with a formation planner, our sequential planner generates 14% greater view reward over the actors for three scenarios and comparable performance to formation planning on two others. We also observe near identical performance of sequential planning both with and without inter-robot collision constraints. Overall, we demonstrate effective coordination of teams of aerial robots for filming groups that may split, merge, or spread apart and in environments cluttered with obstacles that may cause collisions or occlusions.

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