Multi-Robot Target Tracking with Sensing and Communication Danger Zones

要約

マルチロボットターゲット追跡は、環境監視や山火事管理など、不確実で危険な環境でのマルチロボットシステムの実際の展開の堅牢性が必要な、さまざまなシナリオで広範な用途が見出されます。
従来のアプローチは多くの場合、環境のモデリングや想定を行わずに追跡精度のパフォーマンスに焦点を当てており、現実世界の展開でシステム障害を引き起こす潜在的な環境危険を無視しています。
この課題に対処するために、不確実性のあるセンシングおよび通信攻撃を考慮して、敵対環境におけるマルチロボットのターゲット追跡を調査します。
私たちは、さまざまな危険ゾーンを回避するための具体的な戦略を設計し、危険な環境下でのマルチエージェント追跡フレームワークを提案しました。
確率的制約を近似し、計算上の課題に効率的に対処するための実用的な最適化戦略を策定します。
私たちは、シミュレーションで提案手法のパフォーマンスを評価し、さまざまなレベルの環境の不確実性とリスク確信度の下でリスク認識行動を調整するロボットの能力を実証します。
提案された方法は、ドローンのチームがセンシングおよび/または通信の危険ゾーンをリスク認識しながら動的地上ロボットを追跡することに成功する実際のロボット実験によってさらに検証されます。

要約(オリジナル)

Multi-robot target tracking finds extensive applications in different scenarios, such as environmental surveillance and wildfire management, which require the robustness of the practical deployment of multi-robot systems in uncertain and dangerous environments. Traditional approaches often focus on the performance of tracking accuracy with no modeling and assumption of the environments, neglecting potential environmental hazards which result in system failures in real-world deployments. To address this challenge, we investigate multi-robot target tracking in the adversarial environment considering sensing and communication attacks with uncertainty. We design specific strategies to avoid different danger zones and proposed a multi-agent tracking framework under the perilous environment. We approximate the probabilistic constraints and formulate practical optimization strategies to address computational challenges efficiently. We evaluate the performance of our proposed methods in simulations to demonstrate the ability of robots to adjust their risk-aware behaviors under different levels of environmental uncertainty and risk confidence. The proposed method is further validated via real-world robot experiments where a team of drones successfully track dynamic ground robots while being risk-aware of the sensing and/or communication danger zones.

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