論文の概要: Scalable Multi-Robot System for Non-myopic Spatial Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10018v1
• Date: Thu, 20 May 2021 20:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:11:43.701331
• Title: Scalable Multi-Robot System for Non-myopic Spatial Sampling
• Title（参考訳）: 非明視的空間サンプリングのためのスケーラブルなマルチロボットシステム
• Authors: Sandeep Manjanna and Ani Hsieh and Gregory Dudek
• Abstract要約: 本稿では,空間場の非一様サンプリングのためのスケーラブルな分散マルチロボット計画アルゴリズムを提案する。 我々は,複数のロボット間のコミュニケーションがチーム全体のサンプリング性能に与える影響を,独立して分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.37678298330157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a distributed scalable multi-robot planning algorithm for non-uniform sampling of quasi-static spatial fields. We address the problem of efficient data collection using multiple autonomous vehicles. In this paper, we are interested in analyzing the effect of communication between multiple robots, acting independently, on the overall sampling performance of the team. Our focus is on distributed sampling problem where the robots are operating independent of their teammates, but have the ability to communicate their states to other neighbors with a constraint on the communication range. We design and apply an informed non-myopic path planning technique on multiple robotic platforms to efficiently collect measurements from a spatial field. Our proposed approach is highly adaptive to challenging environments, growing team size, and runs in real-time, which are the key features for any real-world scenario. The results show that our distributed sampling approach is able to achieve efficient sampling with minimal communication between the robots. We evaluate our approach in simulation over multiple distributions commonly occurring in nature and on the real-world data collected during a field trial.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半静的空間場の非一様サンプリングのための分散スケーラブルマルチロボット計画アルゴリズムを提案する。 複数の自動運転車を用いた効率的なデータ収集の問題に対処する。 本稿では,複数のロボット間のコミュニケーションがチーム全体のサンプリング性能に与える影響を,独立して分析することに関心がある。 我々の焦点は、ロボットがチームメイトから独立して動作している分散サンプリング問題であるが、通信範囲に制約を設けて、他の隣人と状態を通信できる能力である。 空間場から効率的に計測を行うために,複数のロボットプラットフォームに情報提供された非筋経路計画手法を設計・適用する。 提案手法は,実世界のシナリオにおいて重要な機能である,課題の多い環境に高度に適応し,チームサイズを増加させ,リアルタイムに実行する。 その結果,ロボット間の通信を最小にすることで,効率的なサンプリングを実現することができた。 フィールドトライアルで収集した実世界データと自然界で発生する複数の分布のシミュレーションにおける本手法の評価を行った。

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