論文の概要: EARS-Info: Information-Aware Event-Driven Reallocation for Multi-Robot Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38040v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 22:51:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-01 01:32:09.924746
- Title: EARS-Info: Information-Aware Event-Driven Reallocation for Multi-Robot Exploration
- Title（参考訳）: EARS情報:マルチロボット探索のための情報認識型イベント駆動型リアルタイム化
- Abstract要約: EARS-Infoはイベント駆動のAnt Reallocationのインフォメーション・アウェア拡張である。
8つの都市マップの30実装を比較した168,000エピソード中、EARS-Infoは評価パネルごとに最高平均運用スコアを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce EARS-Info, an information-aware extension of Event-Driven Ant Reallocation Search for multi-robot exploration on OpenStreetMap-derived grids. It combines marginal sensing gain, feasible relocation, return-aware routing, sensing reservations, and cached shortest paths. Across 168,000 episodes comparing 30 implementations on eight city maps, EARS-Info achieves the highest mean operational score in every evaluation panel. With eight robots and 3% communication dropout, it improves the score over EARS-Safe by 5.43%, increases weighted discovery from 88.88% to 98.46%, and reduces mean energy use by 2.62%. Score differences are positive in all eight cities ($p=0.0078125$; descriptive 95% city-bootstrap interval $[0.0159,0.0694]$), with no simulated incidents across 5,600 EARS-Info episodes. These results support the complete controller; individual component advantages remain uncertain. Generalization is limited by reused geography, one training replicate, coarse maps, and adapted comparison methods.
- Abstract（参考訳）: EARS-Infoは,OpenStreetMap由来のグリッド上でのマルチボット探索のためのイベント駆動のAnt Reallocation Searchの拡張である。
限界感度ゲイン、実現可能なリロケーション、リターンアウェアルーティング、セカンダリ予約、キャッシュされた最短パスを組み合わせる。
8つの都市マップの30実装を比較した168,000エピソード中、EARS-Infoは評価パネルごとに最高平均運用スコアを達成している。
8つのロボットと3%の通信損失により、EARS-Safeのスコアは5.43%向上し、88.88%から98.46%に増加し、平均エネルギー使用量を2.62%削減した。
スコアの違いは8都市(p=0.0078125$; descriptive 95% city-bootstrap interval $[0.0159,0.0694]$)すべてで肯定的であり、5,600 EARS-Infoのエピソードでシミュレートされた出来事はない。
これらの結果は完全なコントローラをサポートしており、個々のコンポーネントの利点は依然として不明である。
一般化は、再利用された地理、訓練された1つの複製、粗い地図、適応された比較方法によって制限される。
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