Fully Distributed Cooperative Multi-agent Underwater Obstacle Avoidance

要約

雑然とした水中環境でのナビゲーションは、特に通信や自己位置特定に制限がある場合には困難です。
完全に分散された水中ナビゲーションの問題の一部は、マルチエージェント ロボット チームの導入によって解決されました [1]。しかし、環境が乱雑になると、問題は未解決のままになります。
この論文では、私たちはまず、犬の散歩という日常の活動と水中障害物を協調的に回避する問題との関係を研究しました。
このアナロジーに触発されて、私たちは新しい犬の散歩パラダイムを提案し、それをマルチエージェント水中システムに実装します。
シミュレーションはさまざまなシナリオにわたって実施され、マルチエージェント設定で画像ベースのビジュアル サーボを利用する従来の方法に対してパフォーマンスのベンチマークが行われました。
結果は、犬の散歩にヒントを得た私たちのパラダイムがエージェント間の協力行動を大幅に強化し、障害物を通り抜ける際に既存のアプローチを上回るパフォーマンスを示していることを示しています。

要約(オリジナル)

Navigation in cluttered underwater environments is challenging, especially when there are constraints on communication and self-localisation. Part of the fully distributed underwater navigation problem has been resolved by introducing multi-agent robot teams [1], however when the environment becomes cluttered, the problem remains unresolved. In this paper, we first studied the connection between everyday activity of dog walking and the cooperative underwater obstacle avoidance problem. Inspired by this analogy, we propose a novel dog walking paradigm and implement it in a multi-agent underwater system. Simulations were conducted across various scenarios, with performance benchmarked against traditional methods utilising Image-Based Visual Servoing in a multi-agent setup. Results indicate that our dog walking-inspired paradigm significantly enhances cooperative behavior among agents and outperforms the existing approach in navigating through obstacles.

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