論文の概要: Time-Efficient Mars Exploration of Simultaneous Coverage and Charging
with Multiple Drones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07759v1
- Date: Mon, 16 Nov 2020 07:28:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 00:50:56.052294
- Title: Time-Efficient Mars Exploration of Simultaneous Coverage and Charging
with Multiple Drones
- Title（参考訳）: 複数のドローンによる同時カバレッジと充電の時間効率の良い火星探査
- Authors: Yuan Chang, Chao Yan, Xingyu Liu, Xiangke Wang, Han Zhou, Xiaojia
Xiang, Dengqing Tang
- Abstract要約: 本稿では,複数のドローンとローバーの協調による火星探査の時間効率向上手法を提案する。
限られたエネルギー、センサーモデル、通信範囲、安全半径を考慮した総合的な枠組みが開発されている。
TIME-SC2の顕著な性能を示すために大規模なシミュレーションが行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.160624396972707
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a time-efficient scheme for Mars exploration by the
cooperation of multiple drones and a rover. To maximize effective coverage of
the Mars surface in the long run, a comprehensive framework has been developed
with joint consideration for limited energy, sensor model, communication range
and safety radius, which we call TIME-SC2 (TIme-efficient Mars Exploration of
Simultaneous Coverage and Charging). First, we propose a multi-drone coverage
control algorithm by leveraging emerging deep reinforcement learning and design
a novel information map to represent dynamic system states. Second, we propose
a near-optimal charging scheduling algorithm to navigate each drone to an
individual charging slot, and we have proven that there always exists feasible
solutions. The attractiveness of this framework not only resides on its ability
to maximize exploration efficiency, but also on its high autonomy that has
greatly reduced the non-exploring time. Extensive simulations have been
conducted to demonstrate the remarkable performance of TIME-SC2 in terms of
time-efficiency, adaptivity and flexibility.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のドローンとローバーの協調による火星探査の時間効率向上手法を提案する。
火星表面の長期的有効カバレッジを最大化するために, 限られたエネルギー, センサモデル, 通信範囲, 安全半径を考慮し, time-sc2 (time- efficient mars exploration of concurrent coverage and charging) と呼ぶ包括的枠組みを開発した。
まず, 深層強化学習を活用し, 動的システム状態を表す新しい情報マップを設計し, マルチドローンのカバレッジ制御アルゴリズムを提案する。
第2に、各ドローンを個別の充電スロットにナビゲートする準最適充電スケジューリングアルゴリズムを提案し、実現可能な解決策が常に存在することを証明した。
この枠組みの魅力は、探索効率を最大化する能力だけでなく、非探索時間を大幅に削減した高い自律性にも依存している。
時間効率,適応性,柔軟性の観点から,TIME-SC2の顕著な性能を示す大規模なシミュレーションが実施されている。
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