多无人机-无人车充电会合的风险感知资源分配
机器人学
2022-09-15 v1
摘要
我们研究一种用于空地协同车辆路由应用的资源分配问题，其中多个电池容量有限的无人机（UAV）和多个也可作为移动充电站的无人车（UGV）需要联合完成一项任务，例如持续监测一组点。由于无人机电池容量有限，它们有时必须偏离任务去与无人车会合并充电。每辆无人车一次可服务的无人机数量有限。与先前关于确定性多机器人调度的研究不同，我们考虑由无人机能耗随机性带来的挑战。我们感兴趣的是寻找无人机的最优充电调度，使得出行成本最小，且在规划时域内无无人机耗尽电量的概率大于用户定义的容忍度。我们将此问题（风险感知充电会合问题（RRRP））表述为一个整数线性规划（ILP），其中匹配约束捕获资源可用性约束，背包约束捕获成功概率约束。我们提出一种双准则近似算法来求解RRRP。我们在一项持续监测任务背景下展示了我们的表述与算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2209.06308,
title = {Risk-aware Resource Allocation for Multiple UAVs-UGVs Recharging Rendezvous},
author = {Ahmad Bilal Asghar and Guangyao Shi and Nare Karapetyan and James Humann and Jean-Paul Reddinger and James Dotterweich and Pratap Tokekar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06308},
year = {2022}
}