Dynamic Vehicle Routing for Robotic Systems

Recent years have witnessed great advancements in the science and technology of autonomy, robotics, and networking. This paper surveys recent concepts and algorithms for dynamic vehicle routing (DVR), that is, for the automatic planning of optimal multivehicle routes to perform tasks that are generated over time by an exogenous process. We consider a rich variety of scenarios relevant for robotic applications. We begin by reviewing the basic DVR problem: demands for service arrive at random locations at random times and a vehicle travels to provide on-site service while minimizing the expected wait time of the demands. Next, we treat different multivehicle scenarios based on different models for demands (e.g., demands with different priority levels and impatient demands), vehicles (e.g., motion constraints, communication, and sensing capabilities), and tasks. The performance criterion used in these scenarios is either the expected wait time of the demands or the fraction of demands serviced successfully. In each specific DVR scenario, we adopt a rigorous technical approach that relies upon methods from queueing theory, combinatorial optimization, and stochastic geometry. First, we establish fundamental limits on the achievable performance, including limits on stability and quality of service. Second, we design algorithms, and provide provable guarantees on their performance with respect to the fundamental limits.United States. Air Force Office of Scientific Research (Award FA 8650-07-2-3744)United States. Army Research Office. Multidisciplinary University Research Initiative (Award W911NF-05-1-0219)National Science Foundation (U.S.) (Award ECCS-0705451)National Science Foundation (U.S.) (Award CMMI-0705453)United States. Army Research Office (Award W911NF-11-1-0092

Towards Wind Energy-based Charging Stations: A Review of Optimization Methods

Due to the growing importance of renewable sources in sustainable energy systems, the strategic deployment of robust optimization techniques plays a crucial role in the design of Electric Vehicle Charging Stations (EVCSs). These stations need to smoothly incorporate renewable sources, ensuring optimal energy utilization. This study provides a comprehensive overview of the methodologies and approaches employed in the enhancement of wind energy based EVCSs. The aim is to discern the most efficacious techniques for optimizing charging stations. Researchers engage diverse strategies and methodologies in the realm of sizing and optimization, encompassing a spectrum of algorithmic implementations and software solutions. Evidently, each algorithm or software application bears distinctive merits and demerits. Singular reliance on a solitary algorithm or software for charging utility optimization is discerned to be potentially limiting. The investigation reveals that achieving better results in Electric Vehicle Charging Station (EVCS) optimization is facilitated by the collaborative use of multiple algorithms like GA, PSO, and ACO, among others, or software tools like Homer or RETScreen

Emergency rapid mapping with drones: models and solution approaches for offline and online mission planning

Die Verfügbarkeit von unbemannten Luftfahrzeugen (unmanned aerial vehicles oder UAVs) und die Fortschritte in der Entwicklung leichtgewichtiger Sensorik eröffnen neue Möglichkeiten für den Einsatz von Fernerkundungstechnologien zur Schnellerkundung in Großschadenslagen. Hier ermöglichen sie es beispielsweise nach Großbränden, Einsatzkräften in kurzer Zeit ein erstes Lagebild zur Verfügung zu stellen. Die begrenzte Flugdauer der UAVs wie auch der Bedarf der Einsatzkräfte nach einer schnellen Ersteinschätzung bedeuten jedoch, dass die betroffenen Gebiete nur stichprobenartig überprüft werden können. In Kombination mit Interpolationsverfahren ermöglichen diese Stichproben anschließend eine Abschätzung der Verteilung von Gefahrstoffen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Problem der Planung von UAV-Missionen, die den Informationsgewinn im Notfalleinsatz maximieren. Das Problem wird dabei sowohl in der Offline-Variante, die Missionen vor Abflug bestimmt, als auch in der Online-Variante, bei der die Pläne während des Fluges der UAVs aktualisiert werden, untersucht. Das übergreifende Ziel ist die Konzeption effizienter Modelle und Verfahren, die Informationen über die räumliche Korrelation im beobachteten Gebiet nutzen, um in zeitkritischen Situationen Lösungen von hoher Vorhersagegüte zu bestimmen. In der Offline-Planung wird das generalized correlated team orienteering problem eingeführt und eine zweistufige Heuristik zur schnellen Bestimmung explorativer UAV-Missionen vorgeschlagen. In einer umfangreichen Studie wird die Leistungsfähigkeit und Konkurrenzfähigkeit der Heuristik hinsichtlich Rechenzeit und Lösungsqualität bestätigt. Anhand von in dieser Arbeit neu eingeführten Benchmarkinstanzen wird der höhere Informationsgewinn der vorgeschlagenen Modelle im Vergleich zu verwandten Konzepten aufgezeigt. Im Bereich der Online-Planung wird die Kombination von lernenden Verfahren zur Modellierung der Schadstoffe mit Planungsverfahren, die dieses Wissen nutzen, um Missionen zu verbessern, untersucht. Hierzu wird eine breite Spanne von Lösungsverfahren aus unterschiedlichen Disziplinen klassifiziert und um neue effiziente Modellierungsvarianten für die Schnellerkundung ergänzt. Die Untersuchung im Rahmen einer ereignisdiskreten Simulation zeigt, dass vergleichsweise einfache Approximationen räumlicher Zusammenhänge in sehr kurzer Zeit Lösungen hoher Qualität ermöglichen. Darüber hinaus wird die höhere Robustheit genauerer, aber aufwändigerer Modelle und Lösungskonzepte demonstriert

Coordination Strategies for Human Supervisory Control of Robotic Teams

Autonomous mobile sensor teams are crucial to many civilian and military applications. These robotic teams often operate within a larger supervisory system, involving human operators who oversee the mission and analyze sensory data. Here, both the human and the robotic system sub-components, as well as interactions between them, must be carefully considered in designing effective mission coordination strategies. This dissertation explores a series of representative sub-problems relating to the analysis and coordination of both mobile sensors and human operators within supervisory systems. The content herein is presented in three parts: Part I focuses on coordinating operator behavior independently (operator-focused methods), Part II focuses on coordinating mobile-sensor behavior independently (sensor-focused methods), and Part III focuses on jointly coordinating both operator and mobile sensor behavior (joint methods). The content herein is primarily motivated by a particular application in which Unmanned Aerial Vehicles collect visual imagery to be analyzed by a remotely located operator, although many of the results apply to any system of similar architecture. Specifically, with regard to operator-focused methods, Chapter 2 illustrates how physiological sensing, namely eye tracking, may provide aid in modeling operator behavior and assessing the usability of user interfaces. The results of a pilot usability study in which human observers interact with a supervisory control interface are presented, and eye-tracking data is correlated with various usability metrics. Chapter 3 develops robust scheduling algorithms for determining the ordering in which operators should process sensory tasks to both boost performance and decrease variance. A scenario-based, Mixed-Integer Linear Program (MILP) framework is presented, and is assessed in a series of numerical studies. With regard to sensor-focused methods, Chapters 4 and 5 consider two types of supervisory surveillance missions:Chapter 4 develops a cloud-based coverage strategy for persistent surveillance of planar regions. The scheme operates in a dynamic environment, only requiring sporadic, unplanned data exchanges between a central cloud and the sensors in the field. The framework is shown to provide collision avoidance and, in certain cases, produce convergence to a Pareto-optimal coverage configuration. In chapter 5, a heuristic routing scheme is discussed to produce Dubins tours for persistent surveillance of discrete targets, each with associated visibility and dwell-time constraints. Under some assumptions, the problem is posed as a constrained optimization that seeks a minimum-length tour, while simultaneously constraining the time required to reach the first target. A sampling-based scheme is used to approximate solutions to the constrained optimization. This approach is also shown to have desirable resolution completeness properties.Finally, Chapter 6 explores joint methods for coordinating both operator and sensor behavior in the context of a discrete surveillance mission (similar to that of Chapter 5), in which UAVs collect imagery of static targets to be analyzed by the human operator.In particular, a method is proposed to simultaneously construct UAV routes and operator schedules, with the goal of maintaining the operator's task load within a high-performance regime and preventing unnecessary UAV loitering. The full routing/scheduling problem is posed as a mixed-integer (non-linear) program, which can be equivalently represented as a MILP through the addition of auxiliary variables. For scalability, a MILP-based receding-horizon method is proposed to incrementally construct suboptimal solutions to the full optimization problem, which can be extended using a scenario-based approach (similar to that of Chapter 3) to incorporate robustness to operator uncertainty

Aircraft Trajectory Planning Considering Ensemble Forecasting of Thunderstorms

Mención Internacional en el título de doctorConvective weather poses a major threat that compromises the safe operation of flights while inducing delay and cost. The aircraft trajectory planning problem under thunderstorm evolution is addressed in this thesis, proposing two novel heuristic approaches that incorporate uncertainties in the evolution of convective cells. In this context, two additional challenges are faced. On the one hand, studies have demonstrated that given the computational power available nowadays, the best way to characterize weather uncertainties is through ensemble forecasting products, hence compatibility with them is crucial. On the other hand, for the algorithms to be used during a flight, they must be fast and deliver results in a few seconds. As a first methodology, three variants of the Scenario-Based Rapidly-Exploring Random Trees (SB-RRTs) are proposed. Each of them builds a tree to explore the free airspace during an iterative and random process. The so-called SB-RRT, the SB-RRT∗ and the Informed SB-RRT∗ find point-to-point safe trajectories by meeting a user-defined safety threshold. Additionally, the last two techniques converge to solutions of minimum flight length. In a second instance, the Augmented Random Search (ARS) algorithm is used to sample trajectories from a directed graph and deform them iteratively in the search for an optimal path. The aim of such deformations is to adapt the initial graph to the unsafe set and its possible changes. In the end, the ARS determines the population of trajectories that, on average, minimizes a combination of flight time, time in storms, and fuel consumption Both methodologies are tested considering a dynamic model of an aircraft flying between two waypoints at a constant flight level. Test scenarios consist of realistic weather forecasts described by an ensemble of equiprobable members. Moreover, the influence of relevant parameters, such as the maximum number of iterations, safety margin (in SB-RRTs) or relative weights between objectives (in ARS) is analyzed. Since both algorithms and their convergence processes are random, sensitivity analyses are conducted to show that after enough iterations the results match. Finally, through parallelization on graphical processing units, the required computational times are reduced substantially to become compatible with near real-time operation. In either case, results show that the suggested approaches are able to avoid dangerous and uncertain stormy regions, minimize objectives such as time of flight, flown distance or fuel consumption and operate in less than 10 seconds.Los fenómenos convectivos representan una gran amenaza que compromete la seguridad de los vuelos, a la vez que incrementa los retrasos y costes. En esta tesis se aborda el problema de la planificación de vuelos bajo la influencia de tormentas, proponiendo dos nuevos métodos heurísticos que incorporan incertidumbre en la evolución de las células convectivas. En este contexto, se intentará dar respuesta a dos desafíos adicionales. Por un lado, hay estudios que demuestran que, con los recursos computacionales disponibles hoy en día, la mejor manera de caracterizar la incertidumbre meteorológica es mediante productos de tipo “ensemble”. Por tanto, la compatibilidad con ellos es crucial. Por otro lado, para poder emplear los algoritmos durante el vuelo, deben de ser rápidos y obtener resultados en pocos segundos. Como primera aproximación, se proponen tres variantes de los “Scenario-Based Rapidly-Exploring Random Trees” (SB-RRTs). Cada uno de ellos crea un árbol que explora el espacio seguro durante un proceso iterativo y aleatorio. Los denominados SB-RRT, SB-RRT∗ e Informed SB-RRT∗ calculan trayectorias entre dos puntos respetando un margen de seguridad impuesto por el usuario. Además, los dos últimos métodos convergen en soluciones de mínima distancia de vuelo. En segundo lugar, el algoritmo “Augmented Random Search” (ARS) se utiliza para muestrear trajectorias de un grafo dirigido y deformarlas iterativamente en busca del camino óptimo. El fin de tales deformaciones es adaptar el grafo inicial a las zonas peligrosas y a los cambios que puedan sufrir. Finalmente, el ARS calcula aquella población de trayectorias que, de media, minimiza una combinación del tiempo de vuelo, el tiempo en zonas tormentosas y el consumo de combustible. Ambas metodologías se testean considerando un modelo de avión volando punto a punto a altitud constante. Los casos de prueba se basan en datos meteorológicos realistas formados por un grupo de predicciones equiprobables. Además, se analiza la influencia de los parámetros más importantes como el máximo número de iteraciones, el margen de seguridad (en SB-RRTs) o los pesos relativos de cada objetivo (en ARS). Como ambos algoritmos y sus procesos de convergencia son aleatorios, se realizan análisis de sensibilidad para mostrar que, tras suficientes iteraciones, los resultados coinciden. Por último, mediante técnicas de paralelización en procesadores gráficos, se reducen enormemente los tiempos de cálculo, siendo compatibles con una operación en tiempo casi-real. En ambos casos los resultados muestran que los algoritmos son capaces de evitar zonas inciertas de tormenta, minimizar objetivos como el tiempo de vuelo, la distancia recorrida o el consumo de combustible, en menos de 10 segundos de ejecución.Programa de Doctorado en Ingeniería Aeroespacial por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Ernesto Staffetti Giammaria.- Secretario: Alfonso Valenzuela Romero.- Vocal: Valentin Polishchu

Searching and mining in enriched geo-spatial data

The emergence of new data collection mechanisms in geo-spatial applications paired with a heightened tendency of users to volunteer information provides an ever-increasing flow of data of high volume, complex nature, and often associated with inherent uncertainty. Such mechanisms include crowdsourcing, automated knowledge inference, tracking, and social media data repositories. Such data bearing additional information from multiple sources like probability distributions, text or numerical attributes, social context, or multimedia content can be called multi-enriched. Searching and mining this abundance of information holds many challenges, if all of the data's potential is to be released. This thesis addresses several major issues arising in that field, namely path queries using multi-enriched data, trend mining in social media data, and handling uncertainty in geo-spatial data. In all cases, the developed methods have made significant contributions and have appeared in or were accepted into various renowned international peer-reviewed venues. A common use of geo-spatial data is path queries in road networks where traditional methods optimise results based on absolute and ofttimes singular metrics, i.e., finding the shortest paths based on distance or the best trade-off between distance and travel time. Integrating additional aspects like qualitative or social data by enriching the data model with knowledge derived from sources as mentioned above allows for queries that can be issued to fit a broader scope of needs or preferences. This thesis presents two implementations of incorporating multi-enriched data into road networks. In one case, a range of qualitative data sources is evaluated to gain knowledge about user preferences which is subsequently matched with locations represented in a road network and integrated into its components. Several methods are presented for highly customisable path queries that incorporate a wide spectrum of data. In a second case, a framework is described for resource distribution with reappearance in road networks to serve one or more clients, resulting in paths that provide maximum gain based on a probabilistic evaluation of available resources. Applications for this include finding parking spots. Social media trends are an emerging research area giving insight in user sentiment and important topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a certain topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same topic. By investigating the dissemination of such trends in space and time, this thesis presents methods to classify trend archetypes to predict future dissemination of a trend. Processing and querying uncertain data is particularly demanding given the additional knowledge required to yield results with probabilistic guarantees. Since such knowledge is not always available and queries are not easily scaled to larger datasets due to the #P-complete nature of the problem, many existing approaches reduce the data to a deterministic representation of its underlying model to eliminate uncertainty. However, data uncertainty can also provide valuable insight into the nature of the data that cannot be represented in a deterministic manner. This thesis presents techniques for clustering uncertain data as well as query processing, that take the additional information from uncertainty models into account while preserving scalability using a sampling-based approach, while previous approaches could only provide one of the two. The given solutions enable the application of various existing clustering techniques or query types to a framework that manages the uncertainty.Das Erscheinen neuer Methoden zur Datenerhebung in räumlichen Applikationen gepaart mit einer erhöhten Bereitschaft der Nutzer, Daten über sich preiszugeben, generiert einen stetig steigenden Fluss von Daten in großer Menge, komplexer Natur, und oft gepaart mit inhärenter Unsicherheit. Beispiele für solche Mechanismen sind Crowdsourcing, automatisierte Wissensinferenz, Tracking, und Daten aus sozialen Medien. Derartige Daten, angereichert mit mit zusätzlichen Informationen aus verschiedenen Quellen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Text- oder numerische Attribute, sozialem Kontext, oder Multimediainhalten, werden als multi-enriched bezeichnet. Suche und Datamining in dieser weiten Datenmenge hält viele Herausforderungen bereit, wenn das gesamte Potenzial der Daten genutzt werden soll. Diese Arbeit geht auf mehrere große Fragestellungen in diesem Feld ein, insbesondere Pfadanfragen in multi-enriched Daten, Trend-mining in Daten aus sozialen Netzwerken, und die Beherrschung von Unsicherheit in räumlichen Daten. In all diesen Fällen haben die entwickelten Methoden signifikante Forschungsbeiträge geleistet und wurden veröffentlicht oder angenommen zu diversen renommierten internationalen, von Experten begutachteten Konferenzen und Journals. Ein gängiges Anwendungsgebiet räumlicher Daten sind Pfadanfragen in Straßennetzwerken, wo traditionelle Methoden die Resultate anhand absoluter und oft auch singulärer Maße optimieren, d.h., der kürzeste Pfad in Bezug auf die Distanz oder der beste Kompromiss zwischen Distanz und Reisezeit. Durch die Integration zusätzlicher Aspekte wie qualitativer Daten oder Daten aus sozialen Netzwerken als Anreicherung des Datenmodells mit aus diesen Quellen abgeleitetem Wissen werden Anfragen möglich, die ein breiteres Spektrum an Anforderungen oder Präferenzen erfüllen. Diese Arbeit präsentiert zwei Ansätze, solche multi-enriched Daten in Straßennetze einzufügen. Zum einen wird eine Reihe qualitativer Datenquellen ausgewertet, um Wissen über Nutzerpräferenzen zu generieren, welches darauf mit Örtlichkeiten im Straßennetz abgeglichen und in das Netz integriert wird. Diverse Methoden werden präsentiert, die stark personalisierbare Pfadanfragen ermöglichen, die ein weites Spektrum an Daten mit einbeziehen. Im zweiten Fall wird ein Framework präsentiert, das eine Ressourcenverteilung im Straßennetzwerk modelliert, bei der einmal verbrauchte Ressourcen erneut auftauchen können. Resultierende Pfade ergeben einen maximalen Ertrag basieren auf einer probabilistischen Evaluation der verfügbaren Ressourcen. Eine Anwendung ist die Suche nach Parkplätzen. Trends in sozialen Medien sind ein entstehendes Forscchungsgebiet, das Einblicke in Benutzerverhalten und wichtige Themen zulässt. Solche Trends bestehen aus großen Mengen an Nachrichten zu einem bestimmten Thema innerhalb eines Zeitfensters, so dass die Auftrittsfrequenz signifikant über den durchschnittlichen Level liegt. Durch die Untersuchung der Fortpflanzung solcher Trends in Raum und Zeit präsentiert diese Arbeit Methoden, um Trends nach Archetypen zu klassifizieren und ihren zukünftigen Weg vorherzusagen. Die Anfragebearbeitung und Datamining in unsicheren Daten ist besonders herausfordernd, insbesondere im Hinblick auf das notwendige Zusatzwissen, um Resultate mit probabilistischen Garantien zu erzielen. Solches Wissen ist nicht immer verfügbar und Anfragen lassen sich aufgrund der \P-Vollständigkeit des Problems nicht ohne Weiteres auf größere Datensätze skalieren. Dennoch kann Datenunsicherheit wertvollen Einblick in die Struktur der Daten liefern, der mit deterministischen Methoden nicht erreichbar wäre. Diese Arbeit präsentiert Techniken zum Clustering unsicherer Daten sowie zur Anfragebearbeitung, die die Zusatzinformation aus dem Unsicherheitsmodell in Betracht ziehen, jedoch gleichzeitig die Skalierbarkeit des Ansatzes auf große Datenmengen sicherstellen