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

要約

空中ロボットのチームを配備すると、チーム スポーツや映画撮影などの分野での応用のために、複雑な環境で人々 (俳優) のダイナミックな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方法により、ロボットのチーム全体でのカメラビューのスケーラブルな最適化が可能になりますが、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、ロボット間を無視するフォーメーション プランナーや貪欲プランナーと比較します。
衝突。
私たちは 5 つのテスト環境と複雑なマルチアクターの動作に基づいてアプローチを評価します。
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 つのシナリオで俳優を撮影すると 14% 多くの視聴報酬を生成し、他の 2 つのシナリオで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、逐次計画に対するビュー報酬がほぼ同じであることも観察されており、これはロボットが知覚タスクのパフォーマンスを損なうことなく衝突を回避できることを示しています。
全体として、衝突や遮蔽を引き起こす可能性のある障害物が散乱した環境での飛行ロボットのチームの効果的な調整と、分割、結合、または分散する可能性のあるグループの撮影を実証しました。

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 applications in areas such as team sports and cinematography. Toward this end, methods for submodular maximization via sequential greedy planning can enable 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 formation planner and a greedy planner that ignores inter-robot collisions. We evaluate our approach based on five test environments and complex multi-actor behaviors. Compared with a formation planner, our sequential planner generates 14% greater view reward for filming the actors in three scenarios and comparable performance to formation planning on two others. We also observe near identical view rewards for sequential planning both with and without inter-robot collision constraints which indicates that robots are able to avoid collisions without impairing performance in the perception task. Overall, we demonstrate effective coordination of teams of aerial robots in environments cluttered with obstacles that may cause collisions or occlusions and for filming groups that may split, merge, or spread apart.

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