Ergodic exploration of dynamic distribution

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

この研究では、動的環境で検索ミッションを実行するという課題に取り組んでいます。特に、動きが流れ場によって決定されるターゲットを漂うターゲットについて説明します。
これは、2つの部分的な微分方程式を統合する動的システムを通じて達成されます。1つは確率分布のダイナミクスと不確実性を支配するもの、もう1つはエルゴジック多因子検索の潜在的なフィールドを調節することです。
ターゲット確率フィールドは、環境によって課され、センシングの取り組みを達成したターゲットダイナミクスに応じて進化し、潜在的なフィールド勾配によって導かれた複数のロボットエージェントによって調査されます。
提案された方法論は、2つのシミュレートされた検索シナリオでテストされました。そのうちの1つは合成生成されたドメインを備えており、エージェントの範囲にわたって静的なターゲット確率を備えたベースラインメソッドと比較して、より良いパフォーマンスを紹介します。
2番目の検索シナリオは、検索開始が遅れ、検索が複数のロボット飛行ミッションで実行される現実的なSea Search and Rescueミッションを表し、ターゲットドリフトの不確実性補償の手順が実証されています。
さらに、提案された方法は、既知の検出/センシングパラメーターに基づいて、独立して見つかったターゲットの実際の数と相関する正確な調査完了メトリックを提供します。

要約(オリジナル)

This research addresses the challenge of performing search missions in dynamic environments, particularly for drifting targets whose movement is dictated by a flow field. This is accomplished through a dynamical system that integrates two partial differential equations: one governing the dynamics and uncertainty of the probability distribution, and the other regulating the potential field for ergodic multi-agent search. The target probability field evolves in response to the target dynamics imposed by the environment and accomplished sensing efforts, while being explored by multiple robot agents guided by the potential field gradient. The proposed methodology was tested on two simulated search scenarios, one of which features a synthetically generated domain and showcases better performance when compared to the baseline method with static target probability over a range of agent to flow field velocity ratios. The second search scenario represents a realistic sea search and rescue mission where the search start is delayed, the search is performed in multiple robot flight missions, and the procedure for target drift uncertainty compensation is demonstrated. Furthermore, the proposed method provides an accurate survey completion metric, based on the known detection/sensing parameters, that correlates with the actual number of targets found independently.

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著者 Luka Lanča,Karlo Jakac,Sylvain Calinon,Stefan Ivić
発行日 2025-03-14 09:33:54+00:00
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Prof. Robot: Differentiable Robot Rendering Without Static and Self-Collisions

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

微分可能なレンダリングは、ロボット工学の分野で大きな注目を集めており、微分可能なロボットレンダリングは、画像空間監督からロボットアクションを学習するための効果的なパラダイムとして浮上しています。
ただし、このアプローチにおける物理的な世界認識の欠如は、アクションの最適化中の潜在的な衝突につながる可能性があります。
この作業では、神経ロボット衝突分類器の学習を通じて衝突の物理的認識を組み込むことにより、以前の取り組みに関する新しい改善を紹介します。
これにより、ロボット自体だけでなく、静的で相互作用しない環境との衝突を回避するアクションの最適化が可能になります。
分類器による効果的な勾配の最適化を促進するために、根本的な問題を特定し、最適化のための一貫した勾配を確保するためにエイコナルの正則化を活用することを提案します。
当社のソリューションは、既存の微分可能なロボットレンダリングフレームワークにシームレスに統合でき、最適化のためにグラデーションを利用し、物理世界との相互作用の信頼性を向上させ、ロボット工学における微分可能なレンダリングの将来のアプリケーションの基盤を提供することができます。
定性的実験と定量的実験の両方が、以前のソリューションと比較して、私たちの方法の必要性と有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Differentiable rendering has gained significant attention in the field of robotics, with differentiable robot rendering emerging as an effective paradigm for learning robotic actions from image-space supervision. However, the lack of physical world perception in this approach may lead to potential collisions during action optimization. In this work, we introduce a novel improvement on previous efforts by incorporating physical awareness of collisions through the learning of a neural robotic collision classifier. This enables the optimization of actions that avoid collisions with static, non-interactable environments as well as the robot itself. To facilitate effective gradient optimization with the classifier, we identify the underlying issue and propose leveraging Eikonal regularization to ensure consistent gradients for optimization. Our solution can be seamlessly integrated into existing differentiable robot rendering frameworks, utilizing gradients for optimization and providing a foundation for future applications of differentiable rendering in robotics with improved reliability of interactions with the physical world. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate the necessity and effectiveness of our method compared to previous solutions.

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著者 Quanyuan Ruan,Jiabao Lei,Wenhao Yuan,Yanglin Zhang,Dekun Lu,Guiliang Liu,Kui Jia
発行日 2025-03-14 10:25:54+00:00
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Online Context Learning for Socially Compliant Navigation

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

ロボットのソーシャルナビゲーションは、さまざまな人的要因と環境コンテキストに適応する必要があります。
ただし、これらの要因とコンテキストは予測が困難であり、徹底的に列挙することはできないため、従来の学習ベースの方法は、長期および環境の展開におけるロボットの社会的属性を確保するのが困難です。
この手紙は、ロボットがオンラインで新しい社会環境に適応できるようにすることを目的とするオンラインコンテキスト学習方法を紹介します。
提案された方法は、2層構造を採用します。
最下層は、基本的なロボットナビゲーションコマンドの出力を確保するために、深い強化学習ベースの方法を使用して構築されています。
上層層は、オンラインロボット学習ベースの方法を使用して実装され、最下層で提案されたコントロールコマンドをソーシャル化します。
コミュニティ全体のシミュレーターを使用した実験は、私たちの方法が最先端のものよりも優れていることを示しています。
最も困難なシナリオでの実験結果は、私たちの方法が最先端のパフォーマンスを8％改善することを示しています。
提案された方法のソースコード、使用されたデータ、およびトレーニングごとのステップのツールは、https：//github.com/nedzhaken/socsarl-olで公開されています。

要約(オリジナル)

Robot social navigation needs to adapt to different human factors and environmental contexts. However, since these factors and contexts are difficult to predict and cannot be exhaustively enumerated, traditional learning-based methods have difficulty in ensuring the social attributes of robots in long-term and cross-environment deployments. This letter introduces an online context learning method that aims to empower robots to adapt to new social environments online. The proposed method adopts a two-layer structure. The bottom layer is built using a deep reinforcement learning-based method to ensure the output of basic robot navigation commands. The upper layer is implemented using an online robot learning-based method to socialize the control commands suggested by the bottom layer. Experiments using a community-wide simulator show that our method outperforms the state-of-the-art ones. Experimental results in the most challenging scenarios show that our method improves the performance of the state-of-the-art by 8%. The source code of the proposed method, the data used, and the tools for the per-training step are publicly available at https://github.com/Nedzhaken/SOCSARL-OL.

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著者 Iaroslav Okunevich,Alexandre Lombard,Tomas Krajnik,Yassine Ruichek,Zhi Yan
発行日 2025-03-14 10:41:06+00:00
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Six-DoF Stewart Platform Motion Simulator Control using Switchable Model Predictive Control

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

高剛性、操縦性、強度と重量の比率の優れたメカニズムの特性により、6度（DOF）スチュワート構造は、トレーニングパイロット中にモーション感情を複製するためのフライトシミュレータープラットフォームを構築するために広く採用されています。
従来のシリアルリンクマニピュレーターベースのメカニズムとは異なり、複雑な飛行ステータスにおける動揺予防および回復トレーニング（UPRT）は、多くの場合、シミュレータの角速度の大きな速度と激しい変化率を伴うことがよくあります。
ただし、クラシックウォッシュアウトフィルター（CWF）ベースのモーションキューイングアルゴリズム（MCA）は、高精度のパフォーマンス要件を満たすためにモーターを駆動する迅速な応答を提供する制限を示しています。
このペーパーは、制限された線形ワークスペースを制御することにより、六角形ベースのモーションシミュレーターで効率的であることが証明されるモデル予測制御（MPC）ベースのMCAを活用することを目的としています。
ターミナル制約（COTC）の抽出からの不確実性と制御ソリューションエラーに関して、このホワイトペーパーでは、ソリューションの不確実性と不正確さを軽減するために、モデル適応アーキテクチャの下での切り替え可能なモデル予測制御（S-MPC）ベースのMCAを提案します。
シミュレーター動作エンベロープ内のCOTCを使用したMPCベースのMCAを使用して、高精度の追跡が達成可能であることが確認されています。
提案された方法は、動作エンベロープの外側のCOTCなしでMPCベースのMCAに切り替えることにより、最適な追跡ソリューションを提供します。
平均絶対スケール（AAS）評価基準に続く水平ストール条件でUPRTを実証することにより、提案されたS-MPCベースのMCAは、MPCベースのMCAおよびSWFベースのMCAをそれぞれ42.34％および65.30％上回ります。

要約(オリジナル)

Due to excellent mechanism characteristics of high rigidity, maneuverability and strength-to-weight ratio, 6 Degree-of-Freedom (DoF) Stewart structure is widely adopted to construct flight simulator platforms for replicating motion feelings during training pilots. Unlike conventional serial link manipulator based mechanisms, Upset Prevention and Recovery Training (UPRT) in complex flight status is often accompanied by large speed and violent rate of change in angular velocity of the simulator. However, Classical Washout Filter (CWF) based Motion Cueing Algorithm (MCA) shows limitations in providing rapid response to drive motors to satisfy high accuracy performance requirements. This paper aims at exploiting Model Predictive Control (MPC) based MCA which is proved to be efficient in Hexapod-based motion simulators through controlling over limited linear workspace. With respect to uncertainties and control solution errors from the extraction of Terminal Constraints (COTC), this paper proposes a Switchable Model Predictive Control (S-MPC) based MCA under model adaptive architecture to mitigate the solution uncertainties and inaccuracies. It is verified that high accurate tracking is achievable using the MPC-based MCA with COTC within the simulator operating envelope. The proposed method provides optimal tracking solutions by switching to MPC based MCA without COTC outside the operating envelope. By demonstrating the UPRT with horizontal stall conditions following Average Absolute Scale(AAS) evaluation criteria, the proposed S-MPC based MCA outperforms MPC based MCA and SWF based MCA by 42.34% and 65.30%, respectively.

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著者 Jiangwei Zhao,Zhengjia Xu,Dongsu Wu,Yingrui Cao,Jinpeng Xie
発行日 2025-03-14 11:10:07+00:00
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カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY | Six-DoF Stewart Platform Motion Simulator Control using Switchable Model Predictive Control はコメントを受け付けていません

Enhancing Hand Palm Motion Gesture Recognition by Eliminating Reference Frame Bias via Frame-Invariant Similarity Measures

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

ロボットが人間のジェスチャーを認識する能力は、自然でアクセス可能な人間のロボットコラボレーションを促進します。
ただし、ジェスチャー認識のほとんどの作業は、参照フレーム依存表現に根ざしたままです。
これは、参照フレームが異なる作業セルレイアウト、不正確なフレームのキャリブレーション、またはその他の環境の変化により異なる場合に課題をもたらします。
このペーパーでは、参照フレームの変更下での堅牢なハンドパームモーションジェスチャー認識のために、不変の軌跡記述子の使用を調査しました。
まず、録音されたハンドパームモーション（HPM）ジェスチャーの新しいデータセットが導入されています。
このデータセットのモーションジェスチャーは、特定の参照フレームまたは方向性キューに依存せずに区別できるように特異的に設計されました。
その後、複数の不変の軌跡記述子アプローチをベンチマークして、そのパフォーマンスがこの新しいHPMデータセットにどのように一般化されるかを評価しました。
このオフラインベンチマークの後、最良のスコアリングアプローチは、リアルタイムの概念実証（POC）を開発することにより、オンライン認識のために検証されます。
このPOCでは、手のひらの動きジェスチャーを使用して、マニピュレーターアームのリアルタイムの動きを制御しました。
POCは、リアルタイム操作で高い認識の信頼性を示し、92.3％の$ f_1 $スコアを達成しました。
この作業は、スタンドアロンソリューションとしての不変記述子アプローチの有効性を示しています。
さらに、不変の記述子アプローチは、参照フレームのバリエーションに対する堅牢性を改善するために、他の最先端のパターン認識および学習システム内でも利用できると考えています。

要約(オリジナル)

The ability of robots to recognize human gestures facilitates a natural and accessible human-robot collaboration. However, most work in gesture recognition remains rooted in reference frame-dependent representations. This poses a challenge when reference frames vary due to different work cell layouts, imprecise frame calibrations, or other environmental changes. This paper investigated the use of invariant trajectory descriptors for robust hand palm motion gesture recognition under reference frame changes. First, a novel dataset of recorded Hand Palm Motion (HPM) gestures is introduced. The motion gestures in this dataset were specifically designed to be distinguishable without dependence on specific reference frames or directional cues. Afterwards, multiple invariant trajectory descriptor approaches were benchmarked to assess how their performances generalize to this novel HPM dataset. After this offline benchmarking, the best scoring approach is validated for online recognition by developing a real-time Proof of Concept (PoC). In this PoC, hand palm motion gestures were used to control the real-time movement of a manipulator arm. The PoC demonstrated a high recognition reliability in real-time operation, achieving an $F_1$-score of 92.3%. This work demonstrates the effectiveness of the invariant descriptor approach as a standalone solution. Moreover, we believe that the invariant descriptor approach can also be utilized within other state-of-the-art pattern recognition and learning systems to improve their robustness against reference frame variations.

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著者 Arno Verduyn,Maxim Vochten,Joris De Schutter
発行日 2025-03-14 12:40:43+00:00
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カテゴリー: 53A55, 53Z30, 70B10, cs.CV, cs.HC, cs.RO, I.5.m | Enhancing Hand Palm Motion Gesture Recognition by Eliminating Reference Frame Bias via Frame-Invariant Similarity Measures はコメントを受け付けていません

Optimization-based Task and Motion Planning under Signal Temporal Logic Specifications using Logic Network Flow

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、「論理ネットワークフロー」という名前の最適化ベースのタスクとモーション計画フレームワークを提案し、信号時間論理（STL）仕様を効率的な混合バイナリ線形プログラミングに統合します。
このフレームワークでは、従来のロジックツリーの定式化のようにノード間の制約としてではなく、ネットワークフローの各エッジのポリヘドロン制約として時間的述語がエンコードされます。
ダイナミックネットワークフローで合成されたロジックネットワークフローは、これらのSTL仕様から派生したロジックツリーと比較して、凸型の緩和をより緊密な緩和にします。
私たちの定式化は、いくつかのマルチロボットモーションプランニングケーススタディで評価されます。
経験的結果は、私たちの定式化が、いくつかの計画問題の計算時間の観点から論理ツリーの定式化を上回ることを示しています。
問題のサイズが拡大すると、この方法は、分岐プロセス中にノードの数が少ないことにより、より低い下限と上限を発見しますが、ブランチを探索するときに各ノードの計算負荷が増加するコストがかかります。

要約(オリジナル)

This paper proposes an optimization-based task and motion planning framework, named “Logic Network Flow’, to integrate signal temporal logic (STL) specifications into efficient mixed-binary linear programmings. In this framework, temporal predicates are encoded as polyhedron constraints on each edge of the network flow, instead of as constraints between the nodes as in the traditional Logic Tree formulation. Synthesized with Dynamic Network Flows, Logic Network Flows render a tighter convex relaxation compared to Logic Trees derived from these STL specifications. Our formulation is evaluated on several multi-robot motion planning case studies. Empirical results demonstrate that our formulation outperforms Logic Tree formulation in terms of computation time for several planning problems. As the problem size scales up, our method still discovers better lower and upper bounds by exploring fewer number of nodes during the branch-and-bound process, although this comes at the cost of increased computational load for each node when exploring branches.

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著者 Xuan Lin,Jiming Ren,Samuel Coogan,Ye Zhao
発行日 2025-03-14 14:31:10+00:00
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カテゴリー: cs.FL, cs.RO | Optimization-based Task and Motion Planning under Signal Temporal Logic Specifications using Logic Network Flow はコメントを受け付けていません

MRS-CWC: A Weakly Constrained Multi-Robot System with Controllable Constraint Stiffness for Mobility and Navigation in Unknown 3D Rough Environments

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

マルチロボットシステムでは、未知の3次元（3D）頑丈な環境をナビゲートすることは困難です。
従来の離散システムは、個々のモビリティが限られているため、ラフな地形と闘っていますが、硬く制御可能な制約がロボットユニットをリンクするモジュラーシステムは、トラバーサルを改善しますが、コントロールの複雑さと柔軟性の低下に苦しんでいます。
これらの制限に対処するために、制御可能な弱い制約（MRS-CWC）を備えたマルチロボットシステムを提案します。ここで、ロボットユニットは動的に調整可能な剛性を備えた制約によって接続されます。
この適応メカニズムは、環境相互作用中にリアルタイムで柔らかくまたは硬化し、柔軟性とモビリティのバランスを確保します。
システムのダイナミクスと制御モデルを策定し、MRS-CWCを6つのベースラインメソッドと100の異なるシミュレーション地形を持つベンチマークデータセットのアブレーションバリアントに対して評価します。
結果は、MRS-CWCが最高のナビゲーション完了率を達成し、高度に険しい地形グループで成功率、効率、およびエネルギーコストで2番目にランクされ、環境モデリング、パス計画、または複雑な制御に依存せずにすべてのベースライン方法を上回ることを示しています。
MRS-CWCが2位にランクされていても、そのパフォーマンスは、環境モデリングとパス計画を備えた、より複雑なアブレーションバリアントのわずかに遅れています。
最後に、物理的なプロトタイプを開発し、構築された頑丈な環境でその実現可能性を検証します。
ビデオ、シミュレーションベンチマーク、およびコードについては、https：//wyd0817.github.io/project-mrs-cwc/にアクセスしてください。

要約(オリジナル)

Navigating unknown three-dimensional (3D) rugged environments is challenging for multi-robot systems. Traditional discrete systems struggle with rough terrain due to limited individual mobility, while modular systems–where rigid, controllable constraints link robot units–improve traversal but suffer from high control complexity and reduced flexibility. To address these limitations, we propose the Multi-Robot System with Controllable Weak Constraints (MRS-CWC), where robot units are connected by constraints with dynamically adjustable stiffness. This adaptive mechanism softens or stiffens in real-time during environmental interactions, ensuring a balance between flexibility and mobility. We formulate the system’s dynamics and control model and evaluate MRS-CWC against six baseline methods and an ablation variant in a benchmark dataset with 100 different simulation terrains. Results show that MRS-CWC achieves the highest navigation completion rate and ranks second in success rate, efficiency, and energy cost in the highly rugged terrain group, outperforming all baseline methods without relying on environmental modeling, path planning, or complex control. Even where MRS-CWC ranks second, its performance is only slightly behind a more complex ablation variant with environmental modeling and path planning. Finally, we develop a physical prototype and validate its feasibility in a constructed rugged environment. For videos, simulation benchmarks, and code, please visit https://wyd0817.github.io/project-mrs-cwc/.

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著者 Runze Xiao,Yongdong Wang,Yusuke Tsunoda,Koichi Osuka,Hajime Asama
発行日 2025-03-14 14:47:58+00:00
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カテゴリー: cs.MA, cs.RO | MRS-CWC: A Weakly Constrained Multi-Robot System with Controllable Constraint Stiffness for Mobility and Navigation in Unknown 3D Rough Environments はコメントを受け付けていません

Exo-muscle: A semi-rigid assistive device for the knee

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

この作業では、膝関節の新しい支援装置であるExo-Muscleの原理、デザイン、メカトロニクスを紹介します。
剛性のエクソスケット構造またはソフトテンドン駆動型アプローチに基づいた既存のシステムとは異なり、提案されたデバイスは、剛性システムとソフトシステムの両方の利点を探る新しい半剛性の原則を活用します。
膝関節の周りの新しい半剛性鎖メカニズムを使用すると、デバイスと膝関節の回転中心の間の不整合の存在が排除されますが、同時に、腱の明確なルートを形成します。
これにより、完全にソフトシステムと比較して、より決定的な負荷補償機能が得られます。
提案されたデバイスは、膝関節に最大38nmの支援トルクを提供できます。
実験セクションでは、デバイスは、膝関節にターゲット支援機能を提供するデバイスの能力を示す一連の実験を通じて正常に検証されました。

要約(オリジナル)

In this work, we introduce the principle, design and mechatronics of Exo-Muscle, a novel assistive device for the knee joint. Different from the existing systems based on rigid exoskeleton structures or soft-tendon driven approaches, the proposed device leverages a new semi-rigid principle that explores the benefits of both rigid and soft systems. The use of a novel semi-rigid chain mechanism around the knee joint eliminates the presence of misalignment between the device and the knee joint center of rotation, while at the same time, it forms a well-defined route for the tendon. This results in more deterministic load compensation functionality compared to the fully soft systems. The proposed device can provide up to 38Nm assistive torque to the knee joint. In the experiment section, the device was successfully validated through a series of experiments demonstrating the capacity of the device to provide the target assistive functionality in the knee joint.

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著者 Yifang Zhang,Arash Ajoudani,Nikos G Tsagarakis
発行日 2025-03-14 15:02:51+00:00
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Multi-agent coordination for on-demand data gathering with periodic information upload

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、マルチエージェントチームの展開を計画して調整して、需要のある情報を定期的に収集する方法を開発します。
Static Operation Center（OC）は、目標の場所の変更から定期的に情報を要求します。
目的は、目標にデータを収集し、それをOCに届け、さわやかな時間と情報パッケージの総数のバランスをとることです。
このシステムは、チームを2つの役割で自動的に分割します。労働者がデータを収集するか、コレクターはデータをOCに再送信します。
提案された3つのステップ方法：1）労働者に最適なエリアパーティションを見つけます。
2）労働者とコレクターの間の最高のバランスを取得し、労働者がコミュニケーションをとらなければならない人、コレクターまたはOC。
3）労働者が目標を訪問し、OCまたは動きのコレクターにそれらを届けるための最高のツアーを計算します。
この方法は、さまざまなシナリオのシミュレーションでテストされており、コレクターとワーカーの間の最高のエリアパーティションアルゴリズムと最高のバランスを提供します。

要約(オリジナル)

In this paper we develop a method for planning and coordinating a multi-agent team deployment to periodically gather information on demand. A static operation center (OC) periodically requests information from changing goal locations. The objective is to gather data in the goals and to deliver it to the OC, balancing the refreshing time and the total number of information packages. The system automatically splits the team in two roles: workers to gather data, or collectors to retransmit the data to the OC. The proposed three step method: 1) finds out the best area partition for the workers; 2) obtains the best balance between workers and collectors, and with whom the workers must to communicate, a collector or the OC; 3) computes the best tour for the workers to visit the goals and deliver them to the OC or to a collector in movement. The method is tested in simulations in different scenarios, providing the best area partition algorithm and the best balance between collectors and workers.

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著者 Yaroslav Marchukov,Luis Montano
発行日 2025-03-14 15:28:42+00:00
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Multi-robot coordination for connectivity recovery after unpredictable environment changes

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

本論文では、予測不可能な環境の変化、つまり新しい障害の出現によって引き起こされる接続の故障後にマルチロボットチームを再接続するための分散方法を開発します。
変更後、チームはロボットのさまざまなグループに分割されます。
グループの通信範囲は限られており、現在のシナリオに関する視野の部分的な情報のみがあります。
彼らの目的は、静的基地局から目標の場所にチェーンを形成することです。
提案された分散型再生アプローチでは、ロボットは、変更されたシナリオの各ロボットによる新しい観察された情報から他のグループの新しい計画を予測し、ベースステーションとの接続性を回復し、初期の共同目標に到達します。
ソリューションが存在する場合、この方法は一意のチェーン内のすべてのグループの再接続を実現します。
提案された方法は、他の2つのケースと比較されます。1）すべてのエージェントが環境の完全な情報を持っている場合、2）一部のロボットが再接続のために他の待機ロボットに到達するために移動する必要がある場合。
予測不可能なシナリオの変更が存在する場合に提案されたアプローチを評価するために、数値シミュレーションが提供されます。

要約(オリジナル)

In the present paper we develop a distributed method to reconnect a multi-robot team after connectivity failures, caused by unpredictable environment changes, i.e. appearance of new obstacles. After the changes, the team is divided into different groups of robots. The groups have a limited communication range and only a partial information in their field of view about the current scenario. Their objective is to form a chain from a static base station to a goal location. In the proposed distributed replanning approach, the robots predict new plans for the other groups from the new observed information by each robot in the changed scenario, to restore the connectivity with a base station and reach the initial joint objective. If a solution exists, the method achieves the reconnection of all the groups in a unique chain. The proposed method is compared with other two cases: 1) when all the agents have full information of the environment, and 2) when some robots must move to reach other waiting robots for reconnection. Numerical simulations are provided to evaluate the proposed approach in the presence of unpredictable scenario changes.

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著者 Yaroslav Marchukov,Luis Montano
発行日 2025-03-14 15:43:40+00:00
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