Updating communication maps for exploring multirobot systems

In multirobot exploration of an initially unknown environment under centralized supervision, communication plays an important role in constraining the team exploration strategy and requires the availability of reliable communication maps to predict the presence of communication links between locations of the environment. State of the art approaches that build such maps for exploring multirobot systems rely on conservative communication models (like omnidirectional range models or line-of-sight models) and show a limited ability in predicting the availability of communication links. The goal of this thesis is to improve the efficiency of an exploring multirobot system by building and updating, as the exploration process unfolds, a communication map of the environment. This map is constructed by enriching the a priori knowledge about communication links with new information, according to actual measurements of the signal strength gathered on the field by the mobile robots while exploring and to predicted signal strength values obtained by integrating a Gaussian Process in the system. Experimental simulations conducted in different environments and in different settings show that the enriched system can improve exploration performance in terms of explored area and distance traveled by robots.

Nell'esplorazione di un ambiente inizialmente sconosciuto tramite un sistema multirobot coordinato centralmente da una base station, la comunicazione riveste un ruolo importante e a volte vincola la strategia di esplorazione. La strategia di esplorazione richiede la disponibilità di una mappa del segnale affidabile per determinare la presenza di canali di comunicazione tra diversi punti dell'ambiente. Allo stato dell'arte, gli approcci per costruire tali mappe dipendono da modelli di comunicazione conservativi (per esempio basati sulla portata del segnale o sulla linea di vista) e mostrano una scarsa capacità di aggiungere canali di comunicazione alla mappa. Lo scopo di questa tesi è migliorare l'efficienza di un sistema multirobot per l'esplorazione costruendo, nel corso dell'esplorazione, una mappa di comunicazione dell'ambiente. Questa mappa è costruita arricchendo una mappa iniziale con nuove informazioni, date da misurazioni del segnale raccolte sul campo dai robot mobili mentre esplorano o da predizioni sulla potenza del segnale ottenute integrando un Processo Gaussiano nel sistema. Simulazioni condotte in diversi ambienti e con diversi parametri mostrano che il sistema proposto può migliorare le prestazioni in termini di area esplorata e distanza percorsa dai robot.