Multi-Robot Strategies for Communication-Constrained Exploration and Electrostatic Anomaly Characterization

要約

火星のような極端な環境や遠隔環境の探査は、マルチロボット システムの機会として認識されることがよくあります。
ただし、既存のインフラストラクチャなしで堅牢なロボット間通信を維持するには課題が生じます。
ロボットは物理的に互いに近接している場合にのみ情報を共有できるのかもしれません。
同時に、ダストデビルなどの大気現象はほとんど理解されておらず、その静電気特性の特徴付けは科学的に興味深いものです。
我々は、2 つのマルチロボット通信戦略の比較分析を実行します。1 つはペア単位で断続的にランデブーする分散アプローチ、もう 1 つは集中型の固定基地局アプローチです。
また、ロボットの接近を想定して、静電気異常の位置と強さを予測するように設計されたアルゴリズムの有効性を導入し、評価します。
エージェントベースのシミュレーションを使用して、火星環境の 2D グリッド セル表現でこれらの戦略のパフォーマンスを評価します。
結果は、分散型ランデブー システムが、探査速度とデータ損失のリスクの軽減の点で、固定基地局システムよりも常に優れていることを示しています。
また、ロボット間でデータを共有すると、静電気異常の場所と強さを予測する際のパフォーマンスが向上することもわかりました。
これらの発見は、効率的なマルチロボット科学ミッションには適切なコミュニケーション戦略の重要性を示しています。

要約(オリジナル)

Exploration of extreme or remote environments such as Mars is often recognized as an opportunity for multi-robot systems. However, this poses challenges for maintaining robust inter-robot communication without preexisting infrastructure. It may be that robots can only share information when they are physically in close proximity with each other. At the same time, atmospheric phenomena such as dust devils are poorly understood and characterization of their electrostatic properties is of scientific interest. We perform a comparative analysis of two multi-robot communication strategies: a distributed approach, with pairwise intermittent rendezvous, and a centralized, fixed base station approach. We also introduce and evaluate the effectiveness of an algorithm designed to predict the location and strength of electrostatic anomalies, assuming robot proximity. Using an agent-based simulation, we assess the performance of these strategies in a 2D grid cell representation of a Martian environment. Results indicate that a decentralized rendezvous system consistently outperforms a fixed base station system in terms of exploration speed and in reducing the risk of data loss. We also find that inter-robot data sharing improves performance when trying to predict the location and strength of an electrostatic anomaly. These findings indicate the importance of appropriate communication strategies for efficient multi-robot science missions.

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