本論文では、時空間的に変化する環境の情報収集を目的とした、多エージェントの動的カバレッジ制御アルゴリズムを提案している。
まず、ガウス過程を用いて環境の時空間的な情報を表現し、情報同化アルゴリズムとして数値ガウス過程カルマンフィルタを使用する。この情報同化アルゴリズムを活用することで、ロボットの位置xrでの測定が、位置pの情報の不確かさにどのように影響するかを定量化できる。
この関係性を利用して、2つの新しいカバレッジ制御アルゴリズムを提案する。
両手法とも、フィードバック制御則であるため、多エージェントへの拡張が容易である。
最後に、オーストリアの風速データを用いた実験的シミュレーションを通じて、提案手法の有効性を示している。
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by Devansh R. A... : arxiv.org 03-27-2024
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