SuMo-SS：用于无人机部署传感器网络的子模优化传感器散布
机器人学
2018-06-05 v1
摘要
为满足环境监测或危险事件检测的即时需求，我们考虑由无人机自动部署一组低成本或一次性传感器。由无人机而非人类将传感器引入环境，在人员安全和时间需求方面具有优势。在本研究中，我们定义“传感器散布（SS）”为最大化由无人机散布在地面上的传感器的信息论增益的问题。SS 由于其组合爆炸性质而具有挑战性，因为传感器位置的可能组合数量随传感器数量增加呈指数增长。在本文中，我们提出一种称为子模优化传感器散布（SuMo-SS）的在线规划方法。与现有方法不同，所提方法能处理传感器位置的不确定性。它不会遭遇组合爆炸，而是获得最优解的 (1-1/e)-逼近。我们构建了一架可在室内环境散布传感器的实体无人机，以及基于该无人机和环境的仿真环境。在本文中，我们给出所提方法的理论基础及其实验验证。
引用
@article{arxiv.1806.01065,
title = {SuMo-SS: Submodular Optimization Sensor Scattering for Deploying Sensor Networks by Drones},
author = {Komei Sugiura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01065},
year = {2018}
}
备注
Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters