多エージェントの明確性を考慮した動的カバレッジ制御 - ガウス過程を用いて

Основні поняття

ガウス過程を用いた情報同化アルゴリズムを活用し、ロボットの位置が他の位置の情報の不確かさにどのように影響するかを定量化する。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。

Анотація

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。

1. 直接法: ロボットの位置xrでの測定が、全領域Dの情報の明確性の増加率を最大化するように制御入力を決定する。
2. 間接法: 各位置pの目標明確性を達成するために必要な時間を計算し、その時間分布を目標空間分布として設定する。その目標分布に従うよう、エルゴード制御を用いて制御入力を決定する。

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。

Статистика

ロボットの最高速度は30 m/s
各測定の標準偏差は0.5 m/s

Цитати

なし

Ключові висновки, отримані з

Multi-Agent Clarity-Aware Dynamic Coverage with Gaussian Processes

by Devansh R. A... о arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17917.pdf

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