Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) is a state-of-the-art multi-agent ergodic motion control guided by a gradient of a potential field. A finite element method is hereby implemented to obtain a solution of the Helmholtz partial differential equation, which models the potential field for surveying motion control. This allows us to survey arbitrarily shaped domains and to include obstacles in an elegant and robust manner intrinsic to HEDAC's fundamental idea. For a simple kinematic motion, the obstacles and boundary avoidance constraints are successfully handled by directing the agent motion with the gradient of the potential. However, including additional constraints, such as the minimal clearance distance from stationary and moving obstacles and the minimal path curvature radius, requires further alternations of the control algorithm. We introduce a relatively simple yet robust approach for handling these constraints by formulating a straightforward optimization problem based on collision-free escape route maneuvers. This approach provides a guaranteed collision avoidance mechanism while being computationally inexpensive as a result of the optimization problem partitioning. The proposed motion control is evaluated in three realistic surveying scenarios simulations, showing the effectiveness of the surveying and the robustness of the control algorithm. Furthermore, potential maneuvering difficulties due to improperly defined surveying scenarios are highlighted and we provide guidelines on how to overpass them. The results are promising and indicate real-world applicability of the proposed constrained multi-agent motion control for autonomous surveying and potentially other HEDAC utilizations.


翻译:热赤道驱动区域覆盖(HEDAC)是一种由潜在场域梯度引导的最先进的多试剂热力运动控制(HEDAC),它是一种由潜在场域梯度指导的高级多试剂热力运动控制(HEDAC),在此采用一个有限元素方法,以获得Helmholtz部分偏差方程式的解决方案,该方程式为对运动控制进行勘测的潜在场域模型。这使我们得以对任意形成的域进行勘察,并以优雅和稳健的方式纳入该区的基本想法所固有的障碍。对于简单的运动运动而言,障碍和避免边界的限制是通过利用潜力的梯度来成功处理的。但是,包括额外的限制因素,例如从固定和移动障碍的最小的审批距离以及最低路径曲解半径,要求进一步改变控制算法。我们采用相对简单而有力的方法处理这些制约因素,在无碰撞逃逸逃险路线上提出一个直接的优化问题。这种方法提供了一种保证避免碰撞的机制,同时以最廉价的方式计算出最佳的分解问题的结果。拟议的运动控制是通过三种现实的模拟模拟来评估各种假设,显示实际的利用率和机动性调查的有效性,显示实际的利用的利用率的效能调查的有效性和机动性结果,我们所界定的弹性调整的弹性调整结果如何显示的弹性调整。

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