Fugu-MT 論文翻訳(概要): Connectivity-Aware Graph Extension for Decentralized Multi-Robot Exploration

論文の概要: Connectivity-Aware Graph Extension for Decentralized Multi-Robot Exploration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00804v1
Date: Tue, 01 Sep 2026 07:00:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.424554
Title: Connectivity-Aware Graph Extension for Decentralized Multi-Robot Exploration
Title（参考訳）: 分散マルチロボット探索のための接続性を考慮したグラフ拡張
Authors: Béatrice Garcia Cegarra, Elena Vanneaux, Quentin Picard, David Filliat,
Abstract要約: 探索計画の拡張を目的としたフロンティア接続に基づく新しい探索グラフ拡張戦略を提案する。実験により,低通信速度での探索効率が向上し,既存のグラフ拡張手法よりも性能が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.257796024563442
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Exploring unknown environments with multiple UAVs requires coordination under intermittent communication, making decentralized operation a baseline assumption. We propose, within a decentralized framework, a novel exploration graph extension strategy based on frontier connectivity to extend exploration plans and maintain area partitioning among agents stable and robust to disconnections and changes in spatial layout. The proposed extension method is applied to two state-of-the-art area partitioning methods and evaluated in simulation. Experiments show improved performance over existing graph extension approaches with higher exploration efficiency under low communication rate.
Abstract（参考訳）: 複数のUAVで未知の環境を探索するには、断続的な通信の下で協調する必要がある。分散化フレームワーク内では、フロンティア接続に基づく新たな探索グラフ拡張戦略が提案され、探索計画を拡張し、空間配置の変化や切断に対して安定かつ堅牢なエージェント間の領域分割を維持できる。提案手法を2つの最先端領域分割法に適用し,シミュレーションにより評価した。実験により,低通信速度での探索効率が向上し,既存のグラフ拡張手法よりも性能が向上した。

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