SniffySquad: 面向多机器人协作的斑块感知气体源定位
机器人学
2025-02-25 v2 多智能体系统
摘要
气体源定位对于快速缓解气体泄漏灾难至关重要，移动机器人是实现这一目标的有前景的解决方案。然而，现有方法主要基于反应性刺激或简化的气体羽流模型来调度机器人的运动。这些方法通常在理想化的仿真环境中表现出色，但在具有斑块分布特征的现实气体环境中表现不佳。在本工作中，本文提出了SniffySquad，一个面向气体源定位中固有斑块特性的多机器人嗅觉感知系统。SniffySquad采用了斑块感知的主动感知方法，增强了数据采集和估计的质量。此外，它具有创新的协作角色自适应策略，以提升源搜索任务的效率。大量评估结果表明，本系统相较于最先进的气体源定位方案，将成功率提升了20%以上，将路径效率提升了30%以上。
引用
@article{arxiv.2411.06121,
title = {SniffySquad: Patchiness-Aware Gas Source Localization with Multi-Robot Collaboration},
author = {Yuhan Cheng and Xuecheng Chen and Yixuan Yang and Haoyang Wang and Jingao Xu and Chaopeng Hong and Xiao-Ping Zhang and Yunhao Liu and Xinlei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06121},
year = {2025}
}