論文の概要: Communication- and Computation-Efficient Distributed Submodular Optimization in Robot Mesh Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10382v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 18:22:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:58:01.394458
• Title: Communication- and Computation-Efficient Distributed Submodular Optimization in Robot Mesh Networks
• Title（参考訳）: ロボットメッシュネットワークにおける通信・計算効率の良い分散サブモジュール最適化
• Authors: Zirui Xu, Sandilya Sai Garimella, Vasileios Tzoumas,
• Abstract要約: ロボットメッシュネットワークにおける分散サブモジュール最適化のための通信効率と計算効率の両立手法を提案する。 我々の手法であるResource-Aware Distributed Greedy (RAG)は、新しい分散最適化パラダイムを導入する。 RAGの決定時間はネットワークサイズと線形にスケールするが、最先端の準モジュラ最適化アルゴリズムは3倍にスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8936428431504164
• License:
• Abstract: We provide a communication- and computation-efficient method for distributed submodular optimization in robot mesh networks. Submodularity is a property of diminishing returns that arises in active information gathering such as mapping, surveillance, and target tracking. Our method, Resource-Aware distributed Greedy (RAG), introduces a new distributed optimization paradigm that enables scalable and near-optimal action coordination. To this end, RAG requires each robot to make decisions based only on information received from and about their neighbors. In contrast, the current paradigms allow the relay of information about all robots across the network. As a result, RAG's decision-time scales linearly with the network size, while state-of-the-art near-optimal submodular optimization algorithms scale cubically. We also characterize how the designed mesh-network topology affects RAG's approximation performance. Our analysis implies that sparser networks favor scalability without proportionally compromising approximation performance: while RAG's decision time scales linearly with network size, the gain in approximation performance scales sublinearly. We demonstrate RAG's performance in simulated scenarios of area detection with up to 45 robots, simulating realistic robot-to-robot (r2r) communication speeds such as the 0.25 Mbps speed of the Digi XBee 3 Zigbee 3.0. In the simulations, RAG enables real-time planning, up to three orders of magnitude faster than competitive near-optimal algorithms, while also achieving superior mean coverage performance. To enable the simulations, we extend the high-fidelity and photo-realistic simulator AirSim by integrating a scalable collaborative autonomy pipeline to tens of robots and simulating r2r communication delays. Our code is available at https://github.com/UM-iRaL/Resource-Aware-Coordination-AirSim.
• Abstract（参考訳）: ロボットメッシュネットワークにおける分散サブモジュール最適化のための通信効率と計算効率の両立手法を提案する。 サブモジュラリティ(submodularity)は、マッピングや監視、目標追跡といった活動的な情報収集において発生するリターンの減少の性質である。 我々の手法であるResource-Aware Distributed Greedy (RAG)は、スケーラブルでほぼ最適な動作調整を可能にする新しい分散最適化パラダイムを導入している。 この目的のために、RAGは各ロボットが隣人から受信した情報のみに基づいて意思決定することを要求する。 対照的に、現在のパラダイムでは、ネットワーク全体のすべてのロボットに関する情報を中継することができる。 その結果、RAGの決定時間はネットワークサイズと線形にスケールし、最先端の準モジュラ最適化アルゴリズムは3次的にスケールする。 また、設計したメッシュネットワークトポロジがRAGの近似性能にどのように影響するかを特徴付ける。 RAGの決定時間はネットワークサイズと線形にスケールするが、近似性能の上昇はサブ線形にスケールする。 我々は,最大45個のロボットによる領域検出のシミュレーションシナリオにおいて,RAGの性能を実証し,Digi XBee 3 Zigbee 3.0の0.25Mbpsといったリアルなロボットとロボットの通信速度をシミュレーションした。 シミュレーションでは、RAGは競合する準最適アルゴリズムよりも最大3桁高速なリアルタイム計画を可能にし、平均カバレッジ性能も向上する。 シミュレーションを実現するために、スケーラブルな協調自律パイプラインを数十個のロボットに統合し、r2r通信遅延をシミュレーションすることにより、高忠実で写真リアリスティックなシミュレータAirSimを拡張した。 私たちのコードはhttps://github.com/UM-iRaL/Resource-Aware-Coordination-AirSimで利用可能です。

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