Autonom navigering av mobila agenter är avgörande för många uppdragskritiska tillämpningar (t.ex. sök- och räddningsuppdrag i ett katastrofområde). I detta dokument presenterar vi hur sensornätverk kan hjälpa probabilistiska färdplansmetoder (PRMs), en klass av effektiva navigationsalgoritmer som är särskilt lämpliga för dynamiska miljöer. En viktig utmaning med att tillämpa PRM-algoritmer i dynamisk miljö är att de kräver spatiotemporal avkänning av miljön för att lösa ett givet navigationsproblem. För att underlätta navigering föreslår vi en uppsättning frågestrategier som gör det möjligt för en mobil agent att regelbundet samla in realtidsinformation (t.ex. brandförhållanden) om miljön genom ett sensornätverk. Sådana strategier inkluderar lokala spatiotemporal fråga (query av rumsliga grannskapet), global spatiotemporal fråga (query av alla sensorer) och gränsförfrågan (query av gränsen av riskfält). Vi undersöker effekterna av olika frågestrategier genom simuleringar under en uppsättning realistiska brandförhållanden. Vi utvärderar också genomförbarheten av vår strategi med hjälp av en riktig robot och riktiga Motes. Våra resultat visar att (1) spatiotemporala frågor från ett sensornätverk resulterar i betydligt bättre navigeringsprestanda än traditionella metoder baserade på inbyggda sensorer hos en robot, (2) området för lokala frågor representerar en avvägning mellan kommunikationskostnader och navigeringsprestanda, (3) genom in-network processing vår gränsfråga strategi uppnår bästa navigeringsprestanda till en liten bråkdel av kommunikationskostnaden jämfört med globala spatiotemporala frågor.
I REF, Alankus et al. föreslog en uppsättning frågestrategier som gör det möjligt för en mobil agent att regelbundet samla in realtidsinformation om miljön genom ett sensornätverk.
Spatiotemporal query strategies for navigation in dynamic sensor network environments
{'venue': '2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}