Abstract-Vi anser problemet där ett team av mobila robotar har till uppgift att samla in information om en uppsättning stationära mål. Det finns en tidsfrist för att slutföra uppgiften, och målet är att fastställa en kontrollpolicy som maximerar sannolikheten för att framgångsrikt slutföra uppgiften inom den tilldelade tidsfristen. Dessutom använder robotar oprecisa sensorer och utsätts för bullriga dynamiker. Dessutom finns det fler mål än robotar, så lastdelning mellan robotar är nödvändig. Vi modellerar detta problem med hjälp av teorin om begränsade Markov beslutsprocesser och dela upp lösningen i två steg. För det första, politik för att observera små undergrupper av mål beräknas, och den föreslagna modellen och algoritmen gör det möjligt att extrahera korrekt information som kännetecknar prestanda för de beräknade kontrollpolicyer. I det andra steget, en delmängd av de beräknade policyer tilldelas robotarna för utförande med målet att maximera en kollektiv team prestanda funktion. I detta syfte introducerar vi en submodulär objektiv funktion och en girig approximationsalgoritm för att lösa detta ickelinjära uppdragsproblem. Simuleringar visar hur dessa modeller kan användas i praktiken för att på lämpligt sätt justera de parametrar som kännetecknar detta problem och visa hur tillvägagångssättet med fördellig skala med komplexiteten i problemet.
Dessutom behandlades ett problem med att tilldela en uppsättning stationära mål till ett team av mobila robotar under temporal, prestanda, perception och resursbegränsningar.
Rapid Deployment of Mobile Robots Under Temporal, Performance, Perception, and Resource Constraints
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}