Virtual Elastic Tether: a New Approach for Multi-agent Navigation in Confined Aquatic Environments

要約

水中ナビゲーションは、水中環境での自己位置特定と通信に固有の制約があるため、モバイル ロボット工学の分野では困難な分野です。
これらの課題の一部は、協力的なマルチエージェント チームを使用することで軽減できます。
しかし、水中で適用される場合、信頼性の高い測定が利用できないため、従来のマルチエージェント協調制御アプローチの堅牢性は非常に制限されます。
この論文では、不完全な状態測定のコンテキストで仮想弾性テザー (VET) の概念を紹介します。これは、限られた空間での水中ナビゲーションに対する革新的なアプローチを表します。
VET の概念は、シミュレーションとリアルのマルチエージェント水上ロボット プラットフォームである協同水上車両探査システム (CAVES) を使用して定式化および検証されます。
このフレームワーク内で、ビジョンベースの自律水中ビークルと自律水上ビークルのリーダーとフォロワーの定式化が開発されます。
実験はシミュレーションと物理プラットフォームの両方で実施さ​​れ、従来の画像ベースのビジュアル サーボイング アプローチに対してベンチマークが行われました。
結果は、ロボット間の誘導距離がシミュレーションでは 0.6 m、現実世界では 0.3 m を超える場合、離散的な外乱の下ではベースライン アプローチの形成が失敗することを示しています。
対照的に、VET 強化システムは 5 秒以内に摂動前の距離に回復します。
さらに、結果は、ベースラインアプローチが適切に機能しない限定水池内での VET 強化 CAVE のナビゲーションの成功を示しています。

要約(オリジナル)

Underwater navigation is a challenging area in the field of mobile robotics due to inherent constraints in self-localisation and communication in underwater environments. Some of these challenges can be mitigated by using collaborative multi-agent teams. However, when applied underwater, the robustness of traditional multi-agent collaborative control approaches is highly limited due to the unavailability of reliable measurements. In this paper, the concept of a Virtual Elastic Tether (VET) is introduced in the context of incomplete state measurements, which represents an innovative approach to underwater navigation in confined spaces. The concept of VET is formulated and validated using the Cooperative Aquatic Vehicle Exploration System (CAVES), which is a sim-to-real multi-agent aquatic robotic platform. Within this framework, a vision-based Autonomous Underwater Vehicle-Autonomous Surface Vehicle leader-follower formulation is developed. Experiments were conducted in both simulation and on a physical platform, benchmarked against a traditional Image-Based Visual Servoing approach. Results indicate that the formation of the baseline approach fails under discrete disturbances, when induced distances between the robots exceeds 0.6 m in simulation and 0.3 m in the real world. In contrast, the VET-enhanced system recovers to pre-perturbation distances within 5 seconds. Furthermore, results illustrate the successful navigation of VET-enhanced CAVES in a confined water pond where the baseline approach fails to perform adequately.

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