論文の概要: Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22693v1
• Date: Thu, 21 May 2026 16:36:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.347637
• Title: Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments
• Title（参考訳）: 部分的環境下での不均一なロボットチームのためのスカウト支援計画
• Abstract要約: 本稿では,情報ゲインに基づくアクション・プルーニングを提案する。 実験の結果、SAPとInformation Gain Action Pruningは、カナダ旅行問題のベースラインを上回り、地上ロボットの走行コストを31.9-37.7%削減した。 我々は,情報ゲイン誘導型スカウトは実世界の展開において,より効果的かつ計算的に実現可能であると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8072479152471566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous robot teams navigating partially known environments face costly backtracking when ground robots encounter blocked roads that are only revealed upon physical traversal. We address this with Scout-Assisted Planning, a heterogeneous planning framework in which scouting Unmanned Aerial Vehicles proactively gather environmental information to improve Unmanned Ground Vehicle navigation. To focus scouting on the most consequential edges, we propose Information Gain-based Action Pruning, which scores candidate scouting actions by their expected impact on ground robot behavior. Since exact Information Gain-based Action Pruning computation is prohibitively expensive, we develop a Graph Neural Network based model that predicts information gain values directly from graph structure and belief state, reducing planning time to real-time levels without sacrificing solution quality. Experiments across three environment types show that SAP with Information Gain Action Pruning reduces ground robot travel cost by 31.9--37.7% over the Canadian Traveler Problem baseline, and outperforms proximity-based scouting guidance by an additional 8--14%, confirming that principled information-gain-guided scouting is both more effective and computationally feasible for real-world deployment
• Abstract（参考訳）: 部分的に知られている環境をナビゲートする自律ロボットチームは、物理的トラバースによってのみ明らかにされるブロックされた道路に接すると、コストがかかるバックトラックに直面します。 我々は、無人航空機の偵察を行う異種計画フレームワークであるScout-Assisted Planningを用いて、環境情報を積極的に収集し、無人航空機のナビゲーションを改善する。 そこで我々は,最も連続的なエッジに焦点を合わせるために,情報ゲインに基づくアクション・プルーニングを提案し,その動作が地上ロボットの動作に与える影響を予測して,候補のスカウト行動を評価する。 正確な情報ゲインベースのアクションプルーニング計算は極めて高価であるため,グラフ構造や信念状態から直接情報ゲイン値を予測し,ソリューション品質を犠牲にすることなく,計画時間をリアルタイムレベルに短縮するグラフニューラルネットワークを用いたモデルを開発した。 3つの環境タイプにわたる実験により、情報ゲインアクションプルーニングを用いたSAPは、カナダ旅行問題ベースラインを31.9-37.7%上回る地上ロボットの走行コストを削減し、近接ベースの偵察誘導を8-14%上回った。

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