异构机器人团队的非单调能量感知信息收集

本文研究为一组配备传感器的机器人规划轨迹以减小对动态过程不确定性的问题。在信息增益与能量代价（如控制开销、行驶距离）之间进行优化权衡是理想的，但这会导致机器人轨迹集合上的目标函数非单调。因此，基于坐标下降等技术的常见多机器人规划算法失去了其性能保证。基于局部搜索的方法为非单调次模函数优化提供性能保证，但需访问所有机器人的轨迹，故不适合分布式执行。本文提出一种基于局部搜索的分布式规划方法，并展示如何采用懒惰/贪婪方法降低该方法的计算与通信开销。我们通过协调由具有不同感知/控制特性的地面与空中车辆组成的机器人团队，并在两个目标跟踪场景中评估算法性能，证明了所提方法的有效性。与局部搜索的朴素分布式执行相比，我们的方法在协调多达10个机器人时平均节省高达60%的通信与80–92%的计算，同时在感知与能量代价间取得理想权衡方面优于基于坐标下降的算法。