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Leveraging area bounds information for autonomous decentralized multi-robot exploration

机译:利用区域边界信息进行自主分散的多机器人探索

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摘要

This paper proposes a simple and uniform, decentralized approach to the problem of dispersing a team of robots to explore an area quickly. The Decentralized Space-Based Potential Field (D-SBPF) algorithm is a potential field approach that leverages knowledge of the overall bounds of the area to be explored. It includes a monotonic coverage factor in the potential field to avoid minima, realistic sensor bounds, and a distributed map exchange protocol.
机译:本文提出了一种简单,统一,分散的方法来解决分散机器人团队快速探索区域的问题。分散的基于空间的潜在场(D-SBPF)算法是一种潜在场方法,该方法利用了对要探索区域的整体边界的了解。它在势场中包括单调的覆盖因子,以避免最小值,逼真的传感器边界以及分布式地图交换协议。

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