要約
この論文では、平均航行の不確実性を最小限に抑えるために N 人のエージェントのセットを順次支援する 1 台の水中協調航行支援 (CNA) 車両の経路を計画することを検討します。
CNA とエージェントは両方とも等速車両としてモデル化されています。
エージェントは既知の名目上の軌道に沿って移動し、CNA はそれらを順次傍受するための経路を計画します。
ナビゲーション支援は、スカラー離散時間カルマン フィルターによってモデル化されます。
経路計画中に、CNA は自身の航行の不確実性を軽減するために浮上を考慮します。
最適な援助時間、全体的なナビゲーションの不確実性の低減、および通過時間に基づいて、ヒューリスティックを使用してエージェントを CNA にスケジュールする貪欲な計画アルゴリズムが提案されています。
このアプローチは、ランダム化されたエージェントの軌道と初期ナビゲーションの不確実性を使用したモンテカルロ実験を通じて、最適 (徹底的な列挙) アルゴリズムと比較されます。
要約(オリジナル)
This paper considers planning a path for a single underwater cooperative navigation aid (CNA) vehicle to sequentially aid a set of N agents to minimize average navigation uncertainty. Both the CNA and agents are modeled as constant-velocity vehicles. The agents travel along known nominal trajectories and the CNA plans a path to sequentially intercept them. Navigation aiding is modeled by a scalar discrete time Kalman filter. During path planning, the CNA considers surfacing to reduce its own navigation uncertainty. A greedy planning algorithm is proposed that uses a heuristic to schedule agents to the CNA that is based on the optimal time-to-aid, the overall navigation uncertainty reduction, and the transit time. The approach is compared to an optimal (exhaustive enumeration) algorithm through a Monte Carlo experiment with randomized agent trajectories and initial navigation uncertainty.
arxiv情報
| 著者 | Artur Wolek |
| 発行日 | 2024-07-09 02:23:55+00:00 |
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