Cooperative localization by dual foot-mounted inertial sensors and inter-agent ranging

The implementation challenges of cooperative localization by dual foot-mounted inertial sensors and inter-agent ranging are discussed and work on the subject is reviewed. System architecture and sensor fusion are identified as key challenges. A partially decentralized system architecture based on step-wise inertial navigation and step-wise dead reckoning is presented. This architecture is argued to reduce the computational cost and required communication bandwidth by around two orders of magnitude while only giving negligible information loss in comparison with a naive centralized implementation. This makes a joint global state estimation feasible for up to a platoon-sized group of agents. Furthermore, robust and low-cost sensor fusion for the considered setup, based on state space transformation and marginalization, is presented. The transformation and marginalization are used to give the necessary flexibility for presented sampling based updates for the inter-agent ranging and ranging free fusion of the two feet of an individual agent. Finally, characteristics of the suggested implementation are demonstrated with simulations and a real-time system implementation.Comment: 14 page

Decentralization of Multiagent Policies by Learning What to Communicate

Effective communication is required for teams of robots to solve sophisticated collaborative tasks. In practice it is typical for both the encoding and semantics of communication to be manually defined by an expert; this is true regardless of whether the behaviors themselves are bespoke, optimization based, or learned. We present an agent architecture and training methodology using neural networks to learn task-oriented communication semantics based on the example of a communication-unaware expert policy. A perimeter defense game illustrates the system's ability to handle dynamically changing numbers of agents and its graceful degradation in performance as communication constraints are tightened or the expert's observability assumptions are broken.Comment: 7 page

Scalable Planning and Learning for Multiagent POMDPs: Extended Version

Online, sample-based planning algorithms for POMDPs have shown great promise in scaling to problems with large state spaces, but they become intractable for large action and observation spaces. This is particularly problematic in multiagent POMDPs where the action and observation space grows exponentially with the number of agents. To combat this intractability, we propose a novel scalable approach based on sample-based planning and factored value functions that exploits structure present in many multiagent settings. This approach applies not only in the planning case, but also in the Bayesian reinforcement learning setting. Experimental results show that we are able to provide high quality solutions to large multiagent planning and learning problems

Distributed Estimation Using Partial Knowledge about Correlated Estimation Errors

Sensornetzwerke werden in vielen verschiedenen Anwendungen, z. B. zur Überwachung des Flugraumes oder zur Lokalisierung in Innenräumen eingesetzt. Dabei werden Sensoren häufig räumlich verteilt, um eine möglichst gute Abdeckung des zu beobachtenden Prozesses zu ermöglichen. Sowohl der Prozess als auch die Sensormessungen unterliegen stochastischem Rauschen. Daher wird oftmals eine Zustandsschätzung, z. B. durch ein Kalmanfilter durchgeführt, welcher die Unsicherheiten aus dem Prozess- und Messmodel systematisch berücksichtigt. Die Kooperation der individuellen Sensorknoten erlaubt eine verbesserte Schätzung des Systemzustandes des beobachteten Prozesses. Durch die lokale Verarbeitung der Sensordaten direkt in den Sensorknoten können Sensornetzwerke flexibel und modular entworfen werden und skalieren auch bei steigender Anzahl der Einzelkomponenten gut. Zusätzlich werden Sensornetzwerke dadurch robuster, da die Funktionsfähigkeit des Systems nicht von einem einzigen zentralen Knoten abhängt, der alle Sensordaten sammelt und verarbeitet. Ein Nachteil der verteilten Schätzung ist jedoch die Entstehung von korrelierten Schätzfehlern durch die lokale Verarbeitung in den Filtern. Diese Korrelationen müssen systematisch berücksichtigt werden, um genau und zuverlässig den Systemzustand zu schätzen. Dabei muss oftmals ein Kompromiss zwischen Schätzgenauigkeit und den begrenzt verfügbaren Ressourcen wie Bandbreite, Speicher und Energie gefunden werden. Eine zusätzliche Herausforderung sind unterschiedliche Netzwerktopologien sowie die Heterogenität lokaler Informationen und Filter, welche das Nachvollziehen der individuellen Verarbeitungsschritte innerhalb der Sensorknoten und der korrelierten Schätzfehler erschweren. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Fusion von Zustandsschätzungen verteilter Sensorknoten. Speziell wird betrachtet, wie korrelierte Schätzfehler entweder vollständig oder teilweise gelernt werden können, um eine präzisere und weniger unsichere fusionierte Zustandsschätzung zu erhalten. Um Wissen über korrelierte Schätzfehler zu erhalten, werden in dieser Arbeit sowohl analytische als auch simulations-basierte Ansätze verfolgt. Eine analytische Berechnung der Korrelationen zwischen Zustandsschätzungen ist möglich, wenn alle Verarbeitungsschritte und Parameter der lokalen Filter bekannt sind. Dadurch kann z. B. ein zentraler Fusionsknoten die die Korrelation zwischen den Schätzfehlern rekonstruieren. Dieses zentralisierte Vorgehen ist jedoch oft sehr aufwendig und benötigt entweder eine hohe Kommunikationsrate oder Vorwissen über die lokale Verarbeitungsschritte und Filterparameter. Daher wurden in den letzten Jahren zunehmend dezentrale Methoden zur Rekonstruktion von Korrelationen zwischen Zustandsschätzungen erforscht. In dieser Arbeit werden Methoden zur dezentralen Nachverfolgung und Rekonstruktion von korrelierten Schätzfehlern diskutiert und weiterentwickelt. Dabei basiert der erste Ansatz auf der Verwendung deterministischer Samples und der zweite auf der Wurzelzerlegung korrelierter Rauschkovarianzen. Um die Verwendbarkeit dieser Methoden zu steigern, werden mehrere wichtige Erweiterungen erarbeitet. Zum Einen schätzen verteilte Sensorknoten häufig den Zustand desselben Systems. Jedoch unterscheiden sie sich in ihrer lokalen Berechnung, indem sie unterschiedliche Zustandsraummodelle nutzen. Ein Beitrag dieser Arbeit ist daher die Verallgemeinerung dezentraler Methoden zur Nachverfolgung in unterschiedlichen (heterogenen) Zustandsräumen gleicher oder geringerer Dimension, die durch lineare Transformationen entstehen. Des Weiteren ist die Rekonstruktion begrenzt auf Systeme mit einem einzigen zentralen Fusionsknoten. Allerdings stellt die Abhängigkeit des Sensornetzwerkes von einem solchen zentralen Knoten einen Schwachpunkt dar, der im Fehlerfall zum vollständigen Ausfall des Netzes führen kann. Zudem verfügen viele Sensornetzwerke über komplexe und variierende Netzwerktopologien ohne zentralen Fusionsknoten. Daher ist eine weitere wichtige Errungenschaft dieser Dissertation die Erweiterung der Methodik auf die Rekonstruktion korrelierter Schätzfehler unabhängig von der genutzten Netzwerkstruktur. Ein Nachteil der erarbeiteten Algorithmen sind die wachsenden Anforderungen an Speicherung, Verarbeitung und Kommunikation der zusätzlichen Informationen, welche für die vollständige Rekonstruktion notwendig sind. Um diesen Mehraufwand zu begrenzen, wird ein Ansatz zur teilweisen Rekonstruktion korrelierter Schätzfehler erarbeitet. Das resultierende partielle Wissen über korrelierte Schätzfehler benötigt eine konservative Abschätzung der Unsicherheit, um genaue und zuverlässige Zustandsschätzungen zu erhalten. Es gibt jedoch Fälle, in denen keine Rekonstruktion der Korrelationen möglich ist oder es eine Menge an möglichen Korrelationen gibt. Dies ist zum Einen der Fall, wenn mehrere Systemmodelle möglich sind. Dies führt dann zu einer Menge möglicher korrelierter Schätzfehler, beispielsweise wenn die Anzahl der lokalen Verarbeitungsschritte bis zur Fusion ungewiss ist. Auf der anderen Seite ist eine Rekonstruktion auch nicht möglich, wenn die Systemparameter nicht bekannt sind oder die Rekonstruktion aufgrund von begrenzter Rechenleistung nicht ausgeführt werden kann. In diesem Fall kann ein Simulationsansatz verwendet werden, um die Korrelationen zu schätzen. In dieser Arbeit werden Ansätze zur Schätzung von Korrelationen zwischen Schätzfehlern basierend auf der Simulation des gesamten Systems erarbeitet. Des Weiteren werden Ansätze zur vollständigen und teilweisen Rekonstruktion einer Menge korrelierter Schätzfehler für mehrere mögliche Systemkonfigurationen entwickelt. Diese Mengen an Korrelationen benötigen entsprechende Berücksichtigung bei der Fusion der Zustandsschätzungen. Daher werden mehrere Ansätze zur konservativen Fusion analysiert und angewendet. Zuletzt wird ein Verfahren basierend auf Gaußmischdichten weiterentwickelt, dass die direkte Verwendung von Mengen an Korrelationen ermöglicht. Die in dieser Dissertation erforschten Methoden bieten sowohl Nutzern als auch Herstellern von verteilten Schätzsystemen einen Baukasten an möglichen Lösungen zur systematischen Behandlung von korrelierten Schätzfehlern. Abhängig von der Art und den Umfang des Wissens über Korrelationen, der Kommunikationsbandbreite sowie der gewünschten Qualität der fusionierten Schätzung kann eine Methode passgenau aus den beschriebenen Methoden zusammengesetzt und angewendet werden. Die somit geschlossene Lücke in der Literatur eröffnet neue Möglichkeiten für verteilte Sensorsysteme in verschiedenen Anwendungsgebieten

A Decentralized Architecture for Active Sensor Networks

This thesis is concerned with the Distributed Information Gathering (DIG) problem in which a Sensor Network is tasked with building a common representation of environment. The problem is motivated by the advantages offered by distributed autonomous sensing systems and the challenges they present. The focus of this study is on Macro Sensor Networks, characterized by platform mobility, heterogeneous teams, and long mission duration. The system under consideration may consist of an arbitrary number of mobile autonomous robots, stationary sensor platforms, and human operators, all linked in a network. This work describes a comprehensive framework called Active Sensor Network (ASN) which addresses the tasks of information fusion, decistion making, system configuration, and user interaction. The main design objectives are scalability with the number of robotic platforms, maximum flexibility in implementation and deployment, and robustness to component and communication failure. The framework is described from three complementary points of view: architecture, algorithms, and implementation. The main contribution of this thesis is the development of the ASN architecture. Its design follows three guiding principles: decentralization, modularity, and locality of interactions. These principles are applied to all aspects of the architecture and the framework in general. To achieve flexibility, the design approach emphasizes interactions between components rather than the definition of the components themselves. The architecture specifies a small set of interfaces sufficient to implement a wide range of information gathering systems. In the area of algorithms, this thesis builds on the earlier work on Decentralized Data Fusion (DDF) and its extension to information-theoretic decistion making. It presents the Bayesian Decentralized Data Fusion (BDDF) algorithm formulated for environment features represented by a general probability density function. Several specific representations are also considered: Gaussian, discrete, and the Certainty Grid map. Well known algorithms for these representations are shown to implement various aspects of the Bayesian framework. As part of the ASN implementation, a practical indoor sensor network has been developed and tested. Two series of experiments were conducted, utilizing two types of environment representation: 1) point features with Gaussian position uncertainty and 2) Certainty Grid maps. The network was operational for several days at a time, with individual platforms coming on and off-line. On several occasions, the network consisted of 39 software components. The lessons learned during the system's development may be applicable to other heterogeneous distributed systems with data-intensive algorithms

Estimation and stability of nonlinear control systems under intermittent information with applications to multi-agent robotics

This dissertation investigates the role of intermittent information in estimation and control problems and applies the obtained results to multi-agent tasks in robotics. First, we develop a stochastic hybrid model of mobile networks able to capture a large variety of heterogeneous multi-agent problems and phenomena. This model is applied to a case study where a heterogeneous mobile sensor network cooperatively detects and tracks mobile targets based on intermittent observations. When these observations form a satisfactory target trajectory, a mobile sensor is switched to the pursuit mode and deployed to capture the target. The cost of operating the sensors is determined from the geometric properties of the network, environment and probability of target detection. The above case study is motivated by the Marco Polo game played by children in swimming pools. Second, we develop adaptive sampling of targets positions in order to minimize energy consumption, while satisfying performance guarantees such as increased probability of detection over time, and no-escape conditions. A parsimonious predictor-corrector tracking filter, that uses geometrical properties of targets\u27 tracks to estimate their positions using imperfect and intermittent measurements, is presented. It is shown that this filter requires substantially less information and processing power than the Unscented Kalman Filter and Sampling Importance Resampling Particle Filter, while providing comparable estimation performance in the presence of intermittent information. Third, we investigate stability of nonlinear control systems under intermittent information. We replace the traditional periodic paradigm, where the up-to-date information is transmitted and control laws are executed in a periodic fashion, with the event-triggered paradigm. Building on the small gain theorem, we develop input-output triggered control algorithms yielding stable closed-loop systems. In other words, based on the currently available (but outdated) measurements of the outputs and external inputs of a plant, a mechanism triggering when to obtain new measurements and update the control inputs is provided. Depending on the noise environment, the developed algorithm yields stable, asymptotically stable, and Lp-stable (with bias) closed-loop systems. Control loops are modeled as interconnections of hybrid systems for which novel results on Lp-stability are presented. Prediction of a triggering event is achieved by employing Lp-gains over a finite horizon in the small gain theorem. By resorting to convex programming, a method to compute Lp-gains over a finite horizon is devised. Next, we investigate optimal intermittent feedback for nonlinear control systems. Using the currently available measurements from a plant, we develop a methodology that outputs when to update the control law with new measurements such that a given cost function is minimized. Our cost function captures trade-offs between the performance and energy consumption of the control system. The optimization problem is formulated as a Dynamic Programming problem, and Approximate Dynamic Programming is employed to solve it. Instead of advocating a particular approximation architecture for Approximate Dynamic Programming, we formulate properties that successful approximation architectures satisfy. In addition, we consider problems with partially observable states, and propose Particle Filtering to deal with partially observable states and intermittent feedback. Finally, we investigate a decentralized output synchronization problem of heterogeneous linear systems. We develop a self-triggered output broadcasting policy for the interconnected systems. Broadcasting time instants adapt to the current communication topology. For a fixed topology, our broadcasting policy yields global exponential output synchronization, and Lp-stable output synchronization in the presence of disturbances. Employing a converse Lyapunov theorem for impulsive systems, we provide an average dwell time condition that yields disturbance-to-state stable output synchronization in case of switching topology. Our approach is applicable to directed and unbalanced communication topologies.\u2

Elastic Business Process Management: State of the Art and Open Challenges for BPM in the Cloud

With the advent of cloud computing, organizations are nowadays able to react rapidly to changing demands for computational resources. Not only individual applications can be hosted on virtual cloud infrastructures, but also complete business processes. This allows the realization of so-called elastic processes, i.e., processes which are carried out using elastic cloud resources. Despite the manifold benefits of elastic processes, there is still a lack of solutions supporting them. In this paper, we identify the state of the art of elastic Business Process Management with a focus on infrastructural challenges. We conceptualize an architecture for an elastic Business Process Management System and discuss existing work on scheduling, resource allocation, monitoring, decentralized coordination, and state management for elastic processes. Furthermore, we present two representative elastic Business Process Management Systems which are intended to counter these challenges. Based on our findings, we identify open issues and outline possible research directions for the realization of elastic processes and elastic Business Process Management.Comment: Please cite as: S. Schulte, C. Janiesch, S. Venugopal, I. Weber, and P. Hoenisch (2015). Elastic Business Process Management: State of the Art and Open Challenges for BPM in the Cloud. Future Generation Computer Systems, Volume NN, Number N, NN-NN., http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2014.09.00

Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems

In this thesis two probabilistic model-based estimators are introduced that allow the reconstruction and identification of space-time continuous physical systems. The Sliced Gaussian Mixture Filter (SGMF) exploits linear substructures in mixed linear/nonlinear systems, and thus is well-suited for identifying various model parameters. The Covariance Bounds Filter (CBF) allows the efficient estimation of widely distributed systems in a decentralized fashion