[論文レビュー] Higher order mobile coverage control with application to localization

Bomin Jiang, Zhiyong Sun+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2017

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 31被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、各領域が複数のセンサで監視される高次ボロノイ分割を用いた、マルチエージェント移動型カバレッジの分散勾配ベース制御則を提案する。この手法は、最大距離または複数のセンサまでの距離の和に基づく関数を最小化することでカバレッジ性能を最適化し、局所的収束を達成するとともに、古典的なリョード法を高次設定に拡張する。

ABSTRACT

Most current results on coverage control using mobile sensors require that one partitioned cell is associated with precisely one sensor. In this paper, we consider a class of coverage control problems involving higher order Voronoi partitions, motivated by applications where more than one sensor is required to monitor and cover one cell. Such applications are frequent in scenarios requiring the sensors to localize targets. We introduce a framework depending on a coverage performance function incorporating higher order Voronoi cells and then design a gradient-based controller which allows the multi-sensor system to achieve a local equilibrium in a distributed manner. The convergence properties are studied and related to Lloyd algorithm. We study also the extension to coverage of a discrete set of points. In addition, we provide a number of real world scenarios where our framework can be applied. Simulation results are also provided to show the controller performance.

研究の動機と目的

• 各領域が1つ以上のセンサによって監視される必要があるマルチセンサ型カバレッジにおける分散制御戦略の不足を解消すること。
• 三角測量によるターゲット局所化などの協調センシングを要する状況をモデル化するため、高次ボロノイセルに基づくカバレッジ性能関数を定式化すること。
• 中央集権的調整なしに、移動型センサが局所的均衡に収束する分散型勾配ベース制御則を設計すること。
• 古典的なリョード法およびk-meansクラスタリングを、特に2次以上の高次カバレッジ問題に拡張すること。
• 方位のみの局所化、到達時間差、およびバイステーティックレーダ配置といった実世界の問題への適用性を示すこと。

提案手法

• 各点がk番目に近いセンサに割り当てられる高次ボロノイ分割を用いたカバレッジ性能関数を定義する。
• ターゲットからそのk番目に近いセンサまでの最大距離、またはそれらの距離の和に基づく性能指標を導入し、センシングの信頼性をモデル化する。
• 隣接するセンサからの局所的情報と性能関数に基づき、各センサの位置を更新する分散勾配制御則を導出する。
• 高次分割の一般化リョード法と関連付けることで、制御則の局所的均衡への収束を確立する。
• バイステーティックレーダシステムにおける期待検出確率をセンサ-ターゲット距離の関数として定式化し、その負の値をコスト関数として最小化する。
• k-カバレッジの領域をカバーするのに必要なセンサ半径を最小化することで、k-meansクラスタリング枠組みを高次カバレッジに一般化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 各領域が2つ以上のセンサによって監視される状況において、移動型センサが最適カバレッジを達成するための分散制御則をどのように設計できるか。
• RQ2 提案された高次カバレッジ制御と古典的リョード法との関係は何か。収束特性は保持されるか。
• RQ3 三角測量や到達時間差を用いる協調センシングシステムの性能を、高次ボロノイ分割を用いてどのようにモデル化・最適化できるか。
• RQ4 勾配ベース制御則の高次カバレッジ問題における収束特性は何か。1次カバレッジ制御と比較してどのように異なるか。
• RQ5 このフレームワークを、k-カバレッジを達成するために必要なセンサ半径を最小化するように拡張できるか。また、高次設定におけるk-meansクラスタリングとどのように関係するか。

主な発見

• 提案された分散勾配制御則は、高次ボロノイに基づくカバレッジ問題において局所的均衡に収束し、古典的リョード法の収束特性を拡張する。
• k番目に近いセンサまでの最大距離に基づく性能関数は、特に方位のみの局所化や到達時間差局所化の状況において、協調センシングの信頼性を効果的にモデル化する。
• シミュレーション結果により、制御則が安定かつ効率的なカバレッジ配置に収束し、性能関数の局所的最小値に到達することが示された。
• 負の期待検出確率を最小化することでバイステーティックレーダ配置をモデル化し、非凸かつ非滑らかな関数に対する勾配降下法を用いたセンサ配置最適化が可能であることを示した。
• 高次カバレッジ制御と一般化リョード写像の間の明確な関係を確立し、制御則のダイナミクスが高次エネルギー関数への降下に対応することを示した。
• k-カバレッジを達成するために必要なセンサ半径を最小化することで、k-meansクラスタリングを高次カバレッジに一般化し、マルチエージェントシステムにおける分散クラスタリングの新たな視点を提供した。