[论文解读] A Successive-Elimination Approach to Adaptive Robotic Sensing

Esther Rolf, David Fridovich-Keil+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2018

Optimization and Search Problems参考文献 35被引用 3

一句话总结

本文提出 AdaSearch，一种用于自适应机器人源定位的逐次消除框架，通过置信区间动态分配固定全局路径上的传感器测量值，在异质背景噪声下的放射性源定位任务中，显著优于均匀采样和滚动时域信息最大化方法。

ABSTRACT

We study an adaptive source seeking problem, in which a mobile robot must identify the strongest emitter(s) of a signal in an environment with background emissions. Background signals may be highly heterogeneous and can mislead algorithms that are based on receding horizon control. We propose AdaSearch, a general algorithm for adaptive source seeking in the face of heterogeneous background noise. AdaSearch combines global trajectory planning with principled confidence intervals in order to concentrate measurements in promising regions while guaranteeing sufficient coverage of the entire area. Theoretical analysis shows that AdaSearch confers gains over a uniform sampling strategy when the distribution of background signals is highly variable. Simulation experiments demonstrate that when applied to the problem of radioactive source seeking, AdaSearch outperforms both uniform sampling and a receding time horizon information-maximization approach based on the current literature. We also demonstrate AdaSearch in hardware, providing further evidence of its potential for real-time implementation.

研究动机与目标

• 解决在高度异质背景噪声环境中识别前 k 个信号发射源的挑战。
• 克服滚动时域信息最大化方法在实时场景中可能过于贪婪且计算成本过高的局限性。
• 开发一种低开销、实时的自适应感知策略，确保完全覆盖的同时将测量集中于有希望的区域。
• 为运行时效率提供理论保证，并通过实证验证相对于基线方法的性能提升。

提出的方法

• 在环境中的每个点上维护对信号发射的置信区间，以评估其属于前 k 个发射源的可能性。
• 采用逐次消除策略，迭代移除在统计上不太可能属于前 k 个的点。
• 采用固定且全局规划的轨迹，以确保完全的空间覆盖，从而降低在线计算开销。
• 根据置信区间宽度实时调整机器人速度，将更多测量分配给仍处于竞争状态的点。
• 将严谨的统计推断与运动规划相结合，在不使用滚动时域规划的前提下平衡探索与利用。
• 适用于各向同性和方向性传感模型，可推广至各类机器人传感任务。

实验结果

研究问题

• RQ1 在异质背景噪声条件下，基于固定路径和置信区间的策略是否能优于滚动时域信息最大化方法？
• RQ2 AdaSearch 在相同固定路径上的运行时间和性能与均匀采样相比如何？
• RQ3 当背景信号分布高度可变时，AdaSearch 的鲁棒性和效率在多大程度上得以保持？
• RQ4 AdaSearch 是否能在实时机器人系统（包括硬件平台）中高效实现？
• RQ5 该算法的性能如何随传感器模型复杂度和环境异质性而变化？

主要发现

• AdaSearch 显著优于相同固定路径上的均匀采样，理论分析表明其在可变背景噪声下收敛速度有显著提升。
• 在仿真中，AdaSearch 在识别前 k 个放射性源方面优于自定义的滚动时域信息最大化基线方法。
• 使用 Crazyflie 2.0 四旋翼无人机进行的硬件实验验证了 AdaSearch 在动态真实环境中的实时可行性和有效性。
• 该算法的固定路径设计降低了在线计算成本，实现了无需牺牲测量自适应性的实时部署。
• AdaSearch 对未知且异质的背景信号分布具有鲁棒性，这是现有信息最大化方法的关键局限。
• 该方法可推广至机器人学之外，潜在应用于调查设计和资源受限的数据采集任务。