論文の概要: Greedy Perspectives: Multi-Drone View Planning for Collaborative
Coverage in Cluttered Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10863v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 22:23:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 18:34:46.789272
- Title: Greedy Perspectives: Multi-Drone View Planning for Collaborative
Coverage in Cluttered Environments
- Title（参考訳）: グリーディ・パースペクティブ: クラッタ環境における協調被覆のための多次元ビュープランニング
- Authors: Krishna Suresh, Aditya Rauniyar, Micah Corah, Sebastian Scherer
- Abstract要約: 我々は,グループを撮影する目的を意識したマルチロボット・マルチアクター・ビュー・プランナーを開発した。
フォーメーションプランナーと比較して、連続プランナーは3つのシナリオに対してアクターよりも14%大きなビュー報酬を生成する。
また,ロボット間衝突制約を伴わない連続計画のほぼ同一性能を観測した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474723404975345
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deployment of teams of aerial robots could enable large-scale filming of
dynamic groups of people (actors) in complex environments for novel
applications in areas such as team sports and cinematography. Toward this end,
methods for submodular maximization via sequential greedy planning can be used
for scalable optimization of camera views across teams of robots but face
challenges with efficient coordination in cluttered environments. Obstacles can
produce occlusions and increase chances of inter-robot collision which can
violate requirements for near-optimality guarantees. To coordinate teams of
aerial robots in filming groups of people in dense environments, a more general
view-planning approach is required. We explore how collision and occlusion
impact performance in filming applications through the development of a
multi-robot multi-actor view planner with an occlusion-aware objective for
filming groups of people and compare with a greedy formation planner. To
evaluate performance, we plan in five test environments with complex
multiple-actor behaviors. Compared with a formation planner, our sequential
planner generates 14% greater view reward over the actors for three scenarios
and comparable performance to formation planning on two others. We also observe
near identical performance of sequential planning both with and without
inter-robot collision constraints. Overall, we demonstrate effective
coordination of teams of aerial robots for filming groups that may split,
merge, or spread apart and in environments cluttered with obstacles that may
cause collisions or occlusions.
- Abstract（参考訳）: 航空ロボットのチームの配置は、チームスポーツやシネマトグラフィーなどの分野における新しい応用のために、複雑な環境におけるダイナミックグループ(俳優)の大規模な撮影を可能にする。
この目的に向けて、シーケンシャル・グリーディ・プランニングによるサブモジュラー・マキシマイゼーション(submodular maximization)の手法は、ロボットチーム間のカメラビューのスケーラブルな最適化に使用することができる。
障害物はオクルージョンを発生させ、ロボット同士の衝突の可能性を増大させる。
密集した環境下での人々の撮影グループにおける航空ロボットのチームを協調させるためには、より一般的なビュープランニングアプローチが必要である。
本研究では,複数ロボットによるマルチアクタ・ビュー・プランナーの開発を通じて,衝突と咬合が撮影性能に与える影響について検討した。
パフォーマンスを評価するために,複雑なマルチアクタ動作を持つ5つのテスト環境を計画する。
フォーメーションプランナーと比較して、シーケンシャルプランナーは3つのシナリオでアクターよりも14%高いビュー報酬を発生させ、他の2つのシナリオでフォーメーションプランナーに匹敵するパフォーマンスを与えます。
また,ロボット間衝突制約を伴わない連続計画のほぼ同一性能を観測した。
全体として、衝突や閉塞を引き起こす障害物が混ざり合った環境下で、分割、融合、あるいは分散するグループを撮影するための航空ロボットのチームの効果的な調整を実証する。
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