[论文解读] Connectivity maintenance by robotic Mobile Ad-hoc NETwork

Vaibhav Kumar Mehta, Filippo Arrichiello|arXiv (Cornell University)|Dec 9, 2013

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 1被引用 3

一句话总结

本文提出了一种分布式、基于行为的控制策略，用于一组移动机器人在灾后环境中维持固定基站与移动自主代理之间的多跳连接。利用本地位置和通信数据，机器人通过空域行为控制自主配置，形成动态的移动自组织网络（MANET），在五台地面机器人的实验验证中，成功使代理从基站移动超过100米，且数据包丢失极少。

ABSTRACT

The problem of maintaining a wireless communication link between a fixed base station and an autonomous agent by means of a team of mobile robots is addressed in this work. Such problem can be of interest for search and rescue missions in post disaster scenario where the autonomous agent can be used for remote monitoring and first hand knowledge of the aftermath, while the mobile robots can be used to provide the agent the possibility to dynamically send its collected information to an external base station. To study the problem, a distributed multi-robot system with wifi communication capabilities has been developed and used to implement a Mobile Ad-hoc NETwork (MANET) to guarantee the required multi-hop communication. None of the robots of the team possess the knowledge of agent's movement, neither they hold a pre-assigned position in the ad-hoc network but they adapt with respect to the dynamic environmental situations. This adaptation only requires the robots to have the knowledge of their position and the possibility to exchange such information with their one-hop neighbours. Robots' motion is achieved by implementing a behavioural control, namely the Null-Space based Behavioural control, embedding the collective mission to achieve the required self-configuration. Validation of the approach is performed by means of demanding experimental tests involving five ground mobile robots capable of self localization and dynamic obstacle avoidance.

研究动机与目标

• 在无基础设施环境中，实现移动代理与固定基站之间的持续多跳通信。
• 开发一种去中心化的控制策略，使机器人在不预先知晓代理路径或角色分配的情况下自主配置。
• 仅依赖本地信息和单跳邻居通信，确保在动态任务中保持连接的鲁棒性。
• 在具有障碍物和可变无线电范围等现实约束的大规模室内环境中验证该方法。
• 展示自主机器人中继在搜救场景中扩展远程监控通信范围的可行性。

提出的方法

• 采用基于空域的行为控制框架，优先保障连接性维护，而非其他任务。
• 每台机器人利用自身位置和单跳邻居通信数据，自主计算运动指令。
• 动态任务激活策略根据路由表数据和网络拓扑变化，选择与连接性相关的任务行为。
• 系统利用olsrd协议实现多跳路由，支持自动路径发现与重新配置。
• 机器人保持代理与基站之间或中继节点之间的等距，以稳定通信链路。
• 该方法完全依赖本地感知与通信，避免集中式协调或全局路径知识。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不预先知晓轨迹的情况下，如何使一组移动机器人动态维持与移动代理的多跳连接？
• RQ2 何种去中心化控制策略可使机器人仅依靠本地信息，自主配置为鲁棒的MANET？
• RQ3 在存在障碍物和可变无线电范围等现实条件下，基于行为的方法在保持连接性方面的有效性如何？
• RQ4 在大规模室内环境中，系统在长距离通信中的数据包丢失率和通信可靠性表现如何？
• RQ5 当链路因移动性或环境变化而中断时，系统能否有效处理动态重新配置？

主要发现

• 机器人MANET成功使自主代理在远离基站近100米的距离内运行，远超20–25米的直接通信范围。
• 任务期间仅有少量数据包丢失，损失主要发生在路由重新配置的瞬态阶段。
• 即使代理穿越交叉路口或视距条件恶化，系统在整个任务期间始终保持全局网络连通性。
• olsrd协议在数秒内建立了新的多跳路径，一旦激活，网络保持稳定。
• 机器人动态调整位置以维持最优中继位置，其中一台机器人充当代理与基站之间的桥梁。
• 实验持续时间约为700秒，期间代理完成往返任务，并通过UDP/IP实现持续数据传输。