Multi-agent Persistent Surveillance with Time-interval Constraints Using Mixed Integer Linear Programming

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2014. 2. 김현진.In the past years, cooperative operation of multiple robots has attracted considerable research interest for coverage and search of broad and complex areas. Unlike the complete coverage problem, in the basic persistent surveillance problem each location in the environment must be visited repeatedly while minimizing the time-interval between any two visits to the same location. In this paper, we propose a cooperative path planning algorithm for an efficient persistent surveillance operation of multiple heterogeneous agents using mixed integer linear programming. Since we specially consider a grid environment with different priories (time interval constraints), agents must visit the region at least once within the specific time interval constraint. The cost function is the maximum risk minimization. Also, we consider a protocol for cooperative movement of heterogeneous agents. The objectives of the proposed algorithm are: persistent surveillance operation with time interval constraints, obstacle avoidance, and collision avoidance among multiple agents. Simulation results conrm that a cell is visited at least once within its time interval constraints.Table of Contents List of Tables List of Figures Chapter 1 Introduction 1.1 Previous Works 1.2 Contributions 1.3 Thesis Overviews 2 Setup for Persistent Surveillance 2.1 Heterogeneous Agents 2.2 Environment Setting 3 MILP Formulations 3.1 Introduction to MILP 3.2 Objective Function 3.3 Location Constraints 3.4 Movement Constraints 3.5 Capability Constraints 3.6 Time-interval Constraints 4 Protocol for Cooperative Movement 4.1 Denition of Safe Zone 4.2 Task Assignment 4.3 Decision Making Behaviour Model 4.4 Overall Algorithm 5 Simulation 5.1 Simulation Setting 5.2 Simulation Results 6 ConclusionsMaste

Multi-robot deployment planning in communication-constrained environments

A lo largo de los últimos años se ha podido observar el aumento del uso de equipos de robots en tareas en las cuales es imposible o poco eficiente la intervención de los humanos, e incluso que implica un cierto grado de riesgo para una persona. Por ejemplo, monitorización de entornos de difícil acceso, como podrían ser túneles, minas, etc. Éste es el tema en el que se ha enfocado el trabajo realizado durante esta tesis: la planificación del despliegue de un equipo de agentes para la monitorización de entornos.La misión de los agentes es alcanzar unas localizaciones de interés y transmitirle la información observada a una estación base estática. Ante la ausencia de una infraestructura de comunicaciones, una transmisión directa a la base es imposible. Por tanto, los agentes se deben coordinar de manera autónoma, de modo que algunos de ellos alcancen los objetivos y otros realicen la función de repetidor para retransmitir la información.Nos hemos centrado en dos líneas de investigación principales, relacionadas con dos maneras del envío de la información a la estación base. En el primer enfoque, los agentes deben mantener un enlace de comunicación con la base en el momento de alcanzar los objetivos. Con el fin de, por ejemplo, poder interactuar desde la base con un robot que ha alcanzado el objetivo. Para ello hemos desarrollado un método que obtiene las posiciones óptimas para los agentes utilizados a modo de repetidor. A continuación, hemos implementado un método de planificación de caminos de modo que los agentes pudiesen navegar el máximo tiempo posible dentro de zonas con señal. Empleando conjuntamente ambos métodos, los agentes extienden el área de cobertura de la estación base, estableciendo un enlace de comunicación desde la misma hasta los objetivos marcados.Utilizando este método, el equipo es capaz de lidiar con variaciones del entorno si la comunicación entre los agentes no se pierde. Sin embargo, los eventos tan comunes e irrelevantes para los seres humanos, como el simple cierre de una puerta, pueden llegar a ser críticos para el equipo de robots. Ya que esto podría interrumpir la comunicación entre el equipo. Por ello, hemos propuesto un método distribuido para que el equipo sea capaz de reconectarse, formando una cadena hacia un objetivo, en escenarios donde haya variaciones con respecto al mapa inicial que poseían los robots.La segunda parte de la presente tesis se ha centrado en misiones de recopilación de datos de un entorno. Aquí la comunicación con la estación base, en el instante de alcanzar un objetivo, no es necesaria y a menudo imposible. Por tanto, en este tipo de escenarios, es más eficiente que algunos agentes, llamados trabajadores, recopilen datos del entorno, y otros, denominados colectores, reúnan la información de los que trabajan para periódicamente retransmitirla a la base. De este modo tan solo los colectores realizan largos viajes a la estación base, mientras que los trabajadores emplean la mayor parte de su tiempo exclusivamente a la recopilación de datos.Primero, hemos desarrollado dos métodos para la planificación de caminos para la sincronización entre los trabajadores y colectores. El primero, muestrea el espacio de manera aleatoria, para obtener una solución lo más rápido posible. El segundo, usando FMM, es más lento, pero obtiene soluciones óptimas.Finalmente, hemos propuesto una técnica global para la misión de recopilación de datos. Este método consiste en: encontrar el mejor balance entre la cantidad de trabajadores y colectores, la mejor división del escenario en áreas de trabajo para los trabajadores, la asociación de los trabajadores para transmitir los datos recopilados a los colectores o directamente a la estación base, así como los caminos de los colectores. El método propuesto trata de encontrar la mejor solución con el fin de entregar la mayor cantidad de datos y que el tiempo de "refresco" de los mismos sea el menor posible.<br /