論文の概要: A Multi-UAV System for Exploration and Target Finding in Cluttered and
GPS-Denied Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08834v1
- Date: Mon, 19 Jul 2021 12:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-20 14:36:16.139373
- Title: A Multi-UAV System for Exploration and Target Finding in Cluttered and
GPS-Denied Environments
- Title（参考訳）: 散在・GPS検出環境におけるマルチUAV探索・目標探索システム
- Authors: Xiaolong Zhu, Fernando Vanegas, Felipe Gonzalez, Conrad Sanderson
- Abstract要約: 複雑なGPSを用いた複雑な環境において,UAVのチームが協調して目標を探索し,発見するための枠組みを提案する。
UAVのチームは自律的にナビゲートし、探索し、検出し、既知の地図で散らばった環境でターゲットを見つける。
その結果, 提案方式は, 時間的コスト, 調査対象地域の割合, 捜索・救助ミッションの成功率などの面で改善されていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.31522961125589
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of multi-rotor Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for search and rescue
as well as remote sensing is rapidly increasing. Multi-rotor UAVs, however,
have limited endurance. The range of UAV applications can be widened if teams
of multiple UAVs are used. We propose a framework for a team of UAVs to
cooperatively explore and find a target in complex GPS-denied environments with
obstacles. The team of UAVs autonomously navigates, explores, detects, and
finds the target in a cluttered environment with a known map. Examples of such
environments include indoor scenarios, urban or natural canyons, caves, and
tunnels, where the GPS signal is limited or blocked. The framework is based on
a probabilistic decentralised Partially Observable Markov Decision Process
which accounts for the uncertainties in sensing and the environment. The team
can cooperate efficiently, with each UAV sharing only limited processed
observations and their locations during the mission. The system is simulated
using the Robotic Operating System and Gazebo. Performance of the system with
an increasing number of UAVs in several indoor scenarios with obstacles is
tested. Results indicate that the proposed multi-UAV system has improvements in
terms of time-cost, the proportion of search area surveyed, as well as
successful rates for search and rescue missions.
- Abstract（参考訳）: 多回転無人航空機(UAV)の捜索・救助およびリモートセンシングへの利用は急速に増加している。
しかし、マルチローターUAVは耐久に限界がある。
複数のUAVチームが使用すれば、UAVアプリケーションの範囲を広げることができる。
複雑なGPSを用いた複雑な環境において,UAVチームが協調して目標を探究するための枠組みを提案する。
UAVのチームは自律的にナビゲートし、探索し、検出し、既知の地図で散らばった環境でターゲットを見つける。
そのような環境の例としては、屋内のシナリオ、都市や自然の峡谷、洞窟、トンネルがあり、GPS信号が制限または遮断されている。
このフレームワークは、センシングと環境の不確実性を考慮した確率的分散部分可観測マルコフ決定プロセスに基づいている。
チームは効率よく協力でき、各UAVはミッションの間、限られた処理された観測と位置しか共有しない。
このシステムは、ロボットオペレーティングシステムとgazeboを使ってシミュレートされる。
障害物のある屋内シナリオにおいて,UAVの数が増加するシステムの性能を検証した。
その結果, 提案方式は, 時間的コスト, 調査対象地域の割合, 捜索・救助ミッションの成功率などの面で改善されていることがわかった。
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