Distributed Multi-Robot Multi-Target Tracking Using Heterogeneous Limited-Range Sensors

要約

本論文では、異種センサーネットワークの効率を向上させ、結果として全体的なターゲット追跡精度を向上させることを目的とした、協調的なマルチロボット・マルチターゲット追跡フレームワークを提示する。正規化された未使用感知能力という概念を導入し、センサが理論的最大値に対して現在収集している情報を定量化する。この測定は、完全にローカルな情報を用いて計算することができ、様々なセンサーモデルに適用可能であるため、このテーマに関する過去の文献とは一線を画している。そして、異種センサーネットワークのための分散カバレッジ制御戦略を開発するために利用され、各センサーの現在の未使用容量に基づいて適応的に作業負荷のバランスをとる。このアルゴリズムは、一連のROSとMATLABシミュレーションを通じて検証され、異質性や現在の使用率を考慮しない標準的なアプローチと比較して優れた結果を実証する。

要約(オリジナル)

This paper presents a cooperative multi-robot multi-target tracking framework aimed at enhancing the efficiency of the heterogeneous sensor network and, consequently, improving overall target tracking accuracy. The concept of normalized unused sensing capacity is introduced to quantify the information a sensor is currently gathering relative to its theoretical maximum. This measurement can be computed using entirely local information and is applicable to various sensor models, distinguishing it from previous literature on the subject. It is then utilized to develop a distributed coverage control strategy for a heterogeneous sensor network, adaptively balancing the workload based on each sensor’s current unused capacity. The algorithm is validated through a series of ROS and MATLAB simulations, demonstrating superior results compared to standard approaches that do not account for heterogeneity or current usage rates.

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