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多UAV协同UGV走廊信息规划仿真研究

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AI 综述

Lars Oerlemans、Moji Shi、Marija Popovic 提出一种面向未知威胁区域的多UAV协同感知方法,为UGV导航提供安全保障,并通过仿真验证:相比地形语义重规划,该方法将UGV累计暴露降低38%,多UAV区域条件化空间分配使冗余空中覆盖从38.8%降至3.7%。 方法核心是用于UGV路径规划的风险规避共享暴露信念,以及把感知导向当前UGV走廊中不确定且与暴露相关区域的任务条件化UAV奖励;UAV观测在线更新共享信念,使UGV能绕开新发现的威胁重新规划。上述结果为仿真结果。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv cs.RO 机器人学精选
    UGV 条件下的多 UAV 共享暴露信念信息规划研究

    该论文提出一种面向未知威胁区域的多 UAV 协同感知方法,为无人地面车辆(UGV)导航提供安全保障。方法核心是用于 UGV 路径规划的风险规避共享暴露信念,以及将感知导向当前 UGV 走廊中不确定且与暴露相关区域的任务条件化 UAV 奖励;UAV 观测在线更新共享信念,使 UGV 能绕开新发现的威胁重新规划,多 UAV 之间采用区域条件化空间分配以减少冗余感知。

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