[论文解读] RF-Modulated Adaptive Communication Improves Multi-Agent Robotic Exploration

Lorin Achey, Breanne Crockett+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2026

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一句话总结

论文提出 Adaptive-RF Transmission (ART) 与 ART-SST，一种感知通信的规划方法，动态选择传输位置以平衡信号质量和数据载荷，提升异质多智能体在 RF 限制下的探索效率。

ABSTRACT

Reliable coordination and efficient communication are critical challenges for multi-agent robotic exploration of environments where communication is limited. This work introduces Adaptive-RF Transmission (ART), a novel communication-aware planning algorithm that dynamically modulates transmission location based on signal strength and data payload size, enabling heterogeneous robot teams to share information efficiently without unnecessary backtracking. We further explore an extension to this approach called ART-SST, which enforces signal strength thresholds for high-fidelity data delivery. Through over 480 simulations across three cave-inspired environments, ART consistently outperforms existing strategies, including full rendezvous and minimum-signal heuristic approaches, achieving up to a 58% reduction in distance traveled and up to 52% faster exploration times compared to baseline methods. These results demonstrate that adaptive, payload-aware communication significantly improves coverage efficiency and mission speed in complex, communication-constrained environments, offering a promising foundation for future planetary exploration and search-and-rescue missions.

研究动机与目标

• 在 RF 受限环境中推动多智能体系统的鲁棒高效探索。
• 开发一种基于信号强度和载荷大小的、具有通信感知的运动规划算法，用于选择传输点。
• 在洞穴样环境中评估 ART 及其高保真变体 ART-SST 相对于基线策略的表现。
• 展示在传统 rendezvous 和弱链策略下，探索速度和路径长度的改进。

提出的方法

• 使用对数距离路径损耗模型对信号强度进行建模，并通过 A* 的路径长度估计来捕捉复杂几何形状。
• 定义一个将前往传输点的移动、传输时间和返回前沿的代价相结合的干扰分数。
• 将数据载荷分为四个等级，以反映常见的机器人传感输出（kB 到 ~100 MB）。
• 使用 t = S / C 计算传输时间，其中 C = B * log2(1 + SNR)，SNR 由 RSSI 和噪声底推导。
• 在候选点中，若信号强度足够则通过最小化干扰分数来选择传输位置（ART），或对每个载荷设定严格信号阈值后再选择位置（ART-SST）。
• 在仿真中将 ART/ART-SST 与 MSSC（首次可用信号）和 FRC（完全 rendezvous）在三个洞穴风格环境下进行对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 自适应、载荷感知的 RF 通信规划是否能在确保及时数据传输的同时减少回溯？
• RQ2 信号强度阈值与载荷大小如何相互作用影响异质机器人团队的探索效率？
• RQ3 在 RF 限制条件下，与天真或基于 rendezvous 的策略相比，ART/ART-SST 的相对性能提升如何？
• RQ4 提出的方法是否能在不同地下几何形态和数据规模之间泛化？

主要发现

• ART 在所有环境与载荷大小下均实现最快探索和最短路径长度。
• 与 FRC 相比，ART 可将探索时间降低约 51.7%，路径长度降低约 58.2%。
• ART-SST 对较大载荷的可靠性有提升，但在严格阈值下可能导致更长的回溯。
• 与 MSSC 与 FRC 相比，ART 通常带来更短的探索时间和更短的路径，最大收益出现在中等载荷（如 10 MB）。
• ART 的优势随载荷增大而增强，特别在复杂几何中，最优传输定位能减少往返移动。