Abstract-Tasks såsom gatukartläggning och säkerhetsövervakning söker en rutt som passerar en given plats för att utföra en funktion. Dessa uppgiftsfunktioner kan innebära att man kartlägger utrymmet för exakt modellering, känner av utrymmet för ovanlig aktivitet eller söker i utrymmet för ett objekt. I många fall kan användningen av flera robotar avsevärt förbättra utförandet av dessa uppgifter. Vi antar att en tidigare karta finns tillgänglig, men det kan vara felaktigt på grund av faktorer som ocklusion, ålder, dynamiska objekt, och upplösning begränsningar. I detta arbete tar vi itu med NP-hårda problemet med miljötäckning med ofullständig tidigare kartinformation med hjälp av k-robotar. För att använda relaterade algoritmer i grafteorin representerar vi miljön som en graf och modellerar täckningsproblem som ett k-Rural Postman Problem. Med hjälp av denna representation presenterar vi en graftäckningsmetod för plangenerering som kan hantera grafförändringar online. Vår strategi föreslår två förbättringar av en befintlig heuristisk algoritm för täckningsproblem. Våra förbättringar syftar till att utjämna längden på k-vägar genom att minimera längden på den maximala turen. Vi utvärderar vår strategi på en uppsättning jämförande tester i simulering.
Xu och Stentz REF presenterade algoritmen k-Rural Postman Problem (k-RPP) för att uppnå miljötäckning med ofullständig förhandsinformation med hjälp av k-robotar, som försöker utjämna längden på k-vägar.
An efficient algorithm for environmental coverage with multiple robots
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}