机器人群体覆盖的定量评估
最优化与控制
2018-09-18 v1
摘要
本文研究了一种普遍适用、敏感且直观的误差度量，用于评估机器人群体密度控制器的性能。受涡旋团数值方法的启发，它克服了基于离散化的常见策略的缺点，并统一了其他连续的覆盖概念。我们提出了两个基准，用于比较给定群体配置的误差度量值：误差度量的非平凡界限，以及当机器人位置从目标群体分布中随机采样时误差度量的概率密度函数。我们给出了严格的结果，即误差度量的该概率密度函数服从中心极限定理，从而允许更高效的数值近似。对于这两个基准，我们提供了支持理论、计算方法、示例和 MATLAB 实现代码。
引用
@article{arxiv.1806.02488,
title = {Quantitative Assessment of Robotic Swarm Coverage},
author = {Brendon G. Anderson and Eva Loeser and Marissa Gee and Fei Ren and Swagata Biswas and Olga Turanova and Matt Haberland and Andrea L. Bertozzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.02488},
year = {2018}
}
备注
Proceedings of the 15th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO), Porto, Portugal, 29--31 July 2018. 11 pages, 4 figures