Hybrid Filtering Heuristic for the Sensor-Placement Problem to Discretize 2D Continuous Environments

要約

この論文では、効率的なタスク指向のルート計画のために、大規模で複雑な連続 2D 環境をグラフに離散化するというコンテキスト内でセンサー配置問題 (SPP) を取り上げます。
SPP は、一般的な可視性モデルを考慮しながら、ユーザー定義のカバレッジ率を達成するために必要なセンサーの数を最小限に抑えることを目的としています。
我々は、ハイブリッド フィルタリング ヒューリスティック (HFH) フレームワークを提案します。これは、フィルタリング ステップを組み込んで、既存のセンサー配置方法の出力を強化または組み合わせます。
このステップにより、冗長なセンサーやカバレッジにわずかに寄与するセンサーが排除され、カバレッジ率が目的の間隔内に維持されることが保証されます。
HFH の 2 つのバージョンを実装しています。基本バージョンと、領域クリッピングを高速化するバケット化として知られる前処理技術を組み込んだバリアント HFHB です。
大規模で複雑な多角形環境のデータセットで HFH と HFHB を評価し、無制限および限定範囲の両方の全方位可視モデルの下でいくつかのベースライン手法と比較します。
この結果は、所望のカバレッジ率を達成するために必要なセンサーの数の点で、HFH と HFHB がベースラインを上回っていることを示しています。
さらに、HFHB は、より競争力のあるベースライン メソッドの実行時間を大幅に短縮します。
また、HFHB を位置特定の不確実性を伴う可視モデルに適用し、一定レベルの不確実性までの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

This paper addresses the sensor-placement problem (SPP) within the context of discretizing large, complex continuous 2D environments into graphs for efficient task-oriented route planning. The SPP aims to minimize the number of sensors required to achieve a user-defined coverage ratio while considering a general visibility model. We propose the hybrid filtering heuristic (HFH) framework, which enhances or combines outputs of existing sensor-placement methods, incorporating a filtering step. This step eliminates redundant sensors or those contributing marginally to the coverage, ensuring the coverage ratio remains within the desired interval. We implement two versions of HFH: the basic version and a variant, HFHB, incorporating a preprocessing technique known as bucketing to accelerate region clipping. We evaluate HFH and HFHB on a dataset of large, complex polygonal environments, comparing them to several baseline methods under both unlimited and limited-range omnidirectional visibility models. The results demonstrate that HFH and HFHB outperform baselines in terms of the number of sensors required to achieve the desired coverage ratio. Additionally, HFHB significantly reduces the runtime of more competitive baseline methods. We also adapt HFHB to a visibility model with localization uncertainty, demonstrating its effectiveness up to a certain level of uncertainty.

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