[논문 리뷰] Higher order mobile coverage control with application to localization

Bomin Jiang, Zhiyong Sun외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 07.

Distributed Control Multi-Agent Systems참고 문헌 31인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 센서가 각 영역을 동시에 모니터링하는 고차원 보로노이 분할을 사용한 분산 기반 경사 제어 법칙을 제안한다. 이 방법은 최대 또는 총 거리 기반의 함수를 최소화하여 커버리지 성능을 최적화하며, 국소 수렴성을 확보하고 고전적 릴로우 알고리즘을 고차원 설정으로 확장한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 각 영역이 두 개 이상의 센서에 의해 모니터링되어야 하는 다중 센서 커버리지에 대해 분산 제어 전략이 부족한 문제를 해결한다.
• 삼각측량과 같은 협동 감지가 필요한 시나리오를 모델링하기 위해 고차원 보로노이 셀 기반의 커버리지 성능 함수를 수립한다.
• 중앙 집중식 조율 없이도 이동 센서가 국소 평형점으로 수렴할 수 있도록 분산 기반 기울기 기반 제어기를 설계한다.
• 고전적 릴로우 알고리즘과 k-means 군집화를 고차원 커버리지 문제, 특히 2차 이상의 경우로 확장한다.
• 방향성만 이용한 국소화, 시간차도도착, 이중 레이더 배치와 같은 실제 문제들에의 적용 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 각 점이 가장 가까운 k개의 센서에 의해 할당되는 고차원 보로노이 분할을 사용한 커버리지 성능 함수를 정의한다.
• 목표물에서 가장 가까운 k개의 센서까지의 최대 거리 또는 이러한 거리의 합을 기반으로 한 성능 지표를 도입하여 감지 신뢰성을 모델링한다.
• 이웃 센서 및 성능 함수에서의 국소 정보에 기반해 각 센서의 위치를 갱신하는 분산 기울기 제어 법칙을 유도한다.
• 고차원 분할을 위한 일반화된 릴로우 알고리즘과의 관련성을 통해 제어기의 국소 평형점으로의 수렴성을 확립한다.
• 이중 레이더 시스템에서의 예상 탐지 확률을 센서-목표 거리의 함수로 기술하고, 이의 음수를 비용 함수로 최소화한다.
• k-커버리지 영역을 달성하기 위해 필요한 센서 반경을 최소화함으로써 k-means 군집화 프레임워크를 고차원 커버리지로 일반화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 각 영역이 두 개 이상의 센서에 의해 모니터링되어야 하는 조건에서, 이동 센서에 대한 분산 제어 법칙을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 제안된 고차원 커버리지 제어와 고전적 릴로우 알고리즘 간의 관계는 무엇이며, 수렴 성질을 유지하는가?
• RQ3 삼각측량 또는 시간차도착을 이용한 협동 감지 시스템의 성능은 고차원 보로노이 분할을 통해 어떻게 모델링되고 최적화될 수 있는가?
• RQ4 기울기 기반 제어기가 고차원 커버리지 문제에서 수렴 특성을 가지며, 1차 커버리지 제어와 비교해 어떤가?
• RQ5 이 프레임워크는 k-커버리지에 필요한 센서 반경을 최소화하도록 확장될 수 있으며, 고차원 설정에서 k-means 군집화와의 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 분산 기울기 제어기는 고차원 보로노이 기반 커버리지 문제에서 국소 평형점으로 수렴하며, 고전적 릴로우 알고리즘의 수렴 성질을 확장한다.
• 가장 가까운 k개 센서까지의 최대 거리 기반 성능 함수는 특히 방향성만 이용한 국소화나 시간차도착 국소화 시나리오에서 협동 감지의 신뢰성을 효과적으로 모델링한다.
• 시뮬레이션 결과는 제어기가 안정적이고 효율적인 커버리지 구성에 도달하며 성능 함수의 국소 최솟값으로 수렴함을 보여준다.
• 비볼록이고 비연속인 함수에 대해 기울기 강하를 적용함으로써, 이중 레이더 배치를 최적화할 수 있도록 프레임워크가 성공적으로 모델링되었다.
• 고차원 커버리지 제어와 일반화된 릴로우 맵 간의 공식적 연결을 확립하여, 제어기 동역학이 고차원 에너지 함수에 대한 강하 과정과 대응됨을 보여준다.
• k-커버리지 달성을 위해 필요한 센서 반경을 최소화함으로써 k-means 군집화를 고차원 커버리지로 일반화하며, 다중 에이전트 시스템 내 분산 군집화에 새로운 시각을 제공한다.