GMC-Pos：基于图的多机器人覆盖定位方法
机器人学
2023-12-27 v1
摘要
如今，若干现实任务需要充分的环境覆盖以维持多机器人之间的通信，例如目标搜索任务、环境监测与灾后救援。在本研究中，我们考察存在一名人类操作员与多个机器人的情形，并假设每个人类或机器人覆盖一定范围区域。我们希望它们集体最大化其覆盖面积。因此，本文提出基于图的多机器人覆盖定位方法（GMC-Pos），为机器人寻找能最大化区域覆盖的战略位置。我们的新方法由两个主要模块组成：图生成与节点选择。首先，图生成使用加权连通图表示环境。接着，我们提出一种新颖的广义基于图的距离，并将其与图度数结合，以递归方式作为节点选择的条件。我们的方法部署于三种不同设定的环境中。结果显示，在区域覆盖百分比方面，它比基准方法高出 15.13% 至 24.88%。
引用
@article{arxiv.2310.11805,
title = {GMC-Pos: Graph-Based Multi-Robot Coverage Positioning Method},
author = {Khattiya Pongsirijinda and Zhiqiang Cao and Muhammad Shalihan and Benny Kai Kiat Ng and Billy Pik Lik Lau and Chau Yuen and U-Xuan Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11805},
year = {2023}
}
备注
This paper has been accepted by the 2023 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO 2023)