[論文レビュー] Decentralized Autonomous Navigation Strategies for Multi-Robot Search and Rescue

Ahmad Baranzadeh|arXiv (Cornell University)|May 13, 2016

Optimization and Search Problems被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、未知の障害物が散在する環境を、漸近的に最適なロボット数で完全にカバーすることを保証する、3つの分散型で三角格子に基づく探索アルゴリズムを提案する。共有されたトポロジカルマップと数学的に証明された確率1での収束を用いて、効率的で衝突のない探索と標的検出を実現し、Pioneer 3DXロボットを用いたシミュレーションおよび実世界実験により検証された。既存手法に比べ、探索時間とカバレッジ完全性の両面で優れている。

ABSTRACT

In this report, we try to improve the performance of existing approaches for search operations in multi-robot context. We propose three novel algorithms that are using a triangular grid pattern, i.e., robots certainly go through the vertices of a triangular grid during the search procedure. The main advantage of using a triangular grid pattern is that it is asymptotically optimal in terms of the minimum number of robots required for the complete coverage of an arbitrary bounded area. We use a new topological map which is made and shared by robots during the search operation. We consider an area that is unknown to the robots a priori with an arbitrary shape, containing some obstacles. Unlike many current heuristic algorithms, we give mathematically proofs of convergence of the algorithms. The computer simulation results for the proposed algorithms are presented using a simulator of real robots and environment. We evaluate the performance of the algorithms via experiments with real robots. We compare the performance of our own algorithms with three existing algorithms from other researchers. The results demonstrate the merits of our proposed solution. A further study on formation building with obstacle avoidance for a team of mobile robots is presented in this report. We propose a decentralized formation building with obstacle avoidance algorithm for a group of mobile robots to move in a defined geometric configuration. Furthermore, we consider a more complicated formation problem with a group of anonymous robots; these robots are not aware of their position in the final configuration and need to reach a consensus during the formation process. We propose a randomized algorithm for the anonymous robots that achieves the convergence to a desired configuration with probability 1. We also propose a novel obstacle avoidance rule, used in the formation building algorithm.

研究の動機と目的

• 未知で障害物が散在する環境において、効率的かつ完全なカバレッジを達成するマルチロボットシステムの課題に対処すること。
• マルチロボット探索・救助におけるヒューリスティック的・集中型・収束しない手法の限界を克服すること。
• 探索およびフォーメーション制御の両方に対して、厳密な数学的収束保証（確率1）を有する分散型アルゴリズムを開発すること。
• 位置情報のないアノニマスロボットが、障害物回避を伴いながらも、頑健なフォーメーション構築を可能にすること。
• Pioneer 3DXロボットを用いたシミュレーションおよび実世界実験により、性能を検証し、既存手法と比較して優れていることを示すこと。

提案手法

• 任意の有界領域を完全にカバーするため、漸近的に最適なロボット配置を保証する三角格子パターンを採用する。
• ロボットが探索作業中に動的に構築・更新する共有トポロジカルマップを実装し、訪問済みの頂点と障害物を追跡する。
• 3つの探索アルゴリズムを設計する：(1) 全くランダム、(2) 半ランダム（未訪問の隣接頂点を優先）、(3) 変更版（どこにでも未訪問の最近傍頂点に移動）。
• アノニマスロボットが局所的相互作用を通じて所望の幾何的フォーメーションを達成できるように、確率1での収束を保証するランダム化コンセンサスアルゴリズムを適用する。
• フォーメーション制御に、障害物を避けながらもフォーメーションの整合性を保つための新規障害物回避ルールを統合する。
• すべての提案アルゴリズムに対して、ほぼ確実な収束（確率1）を保証する厳密な数学的証明を適用し、信頼性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型マルチロボット探索アルゴリズムは、最小のロボット数で、未知で有界で障害物が散在する領域を完全にカバーできるか？
• RQ2 既存のヒューリスティック的手法よりも効率的でありながら、確率1での収束を保証する分散型探索は可能か？
• RQ3 集中型調整なしで、分散型フォーメーション制御戦略が幾何的配置を維持し、障害物を回避できるか？
• RQ4 位置情報のないアノニマスロボットが、局所的相互作用を通じて所望の配置を自律的に形成できるか？
• RQ5 提案されたアルゴリズムは、実世界のマルチロボット探索およびフォーメーションタスクにおいて、既存手法に比べてどの程度優れているか？

主な発見

• 三角格子に基づく探索戦略は、最小のロボット数で任意の有界領域を完全にカバーし、漸近的最適性を達成することを保証する。
• 提案されたすべての探索アルゴリズムは、確率1での完全カバレッジ収束を示し、厳密な数学的証明によって裏付けられている。
• シミュレーション結果から、変更版の三角格子探索アルゴリズムが、探索時間とカバレッジ効率の両面で既存手法を上回ることが明らかになった。
• Pioneer 3DXロボットを用いた実世界実験により、提案されたアルゴリズムの実用性と頑健性が実環境で確認された。
• 障害物回避を統合したフォーメーション制御アルゴリズムは、アノニマスロボットを用いて所望の配置を確実に達成し、確率1での収束を示した。
• 提案された障害物回避ルールは、ナビゲーション中にフォーメーションの整合性を効果的に維持できることを、シミュレーションおよび理論的分析で検証した。