面向边界覆盖任务目标性能指标的随机机器人集群设计
机器人学
2017-02-09 v1
摘要
在本工作中，我们分析用于机器人集群的随机覆盖方案（SCS），其中机器人利用局部通信与感知随机附着到感兴趣的一维边界上，而不依赖全局位置信息或环境地图。机器人集群可能在多种应用中需要执行边界覆盖，包括环境监测、集体运输、灾难响应和纳米医学。我们提出一种新颖的分析方法，用于计算和设计由边界上随机机器人配置所形成的通信与感知网络的统计特性。我们特别关注机器人配置形成连通通信网络或维持边界连续传感器覆盖的事件。利用顺序统计、随机几何图和计算几何的工具，我们推导了沿边界独立同分布机器人的随机图生成属性的公式。我们还基于泊松近似和阈值函数开发了这些属性的量级估计。对于SCS沿边界生成机器人均匀分布的情况，我们应用分析结果开发了一种过程，用于计算机器人种群规模、直径、感知范围或通信范围，从而产生具有所需属性的随机通信网络或传感器网络。
引用
@article{arxiv.1702.02511,
title = {Design of Stochastic Robotic Swarms for Target Performance Metrics in Boundary Coverage Tasks},
author = {Ganesh P Kumar and Spring Berman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.02511},
year = {2017}
}
备注
In preparation for an IEEE / ACM journal. Currently, this is not published, so jref is left blank