Multirobot systems are a major sub-field of mobile robotics whose challenges have received a growing attention from researchers in the last years. In particular, the problem of performing joint measurements recurs in many robotics applications, such as in the construction of communication maps from signal strengths measured in an environment, in localization, and in surveillance. In this thesis, we study the problem of building communication maps. We consider an environment represented by a metric graph, where a set of locations (vertices) is chosen according to some selection policies. A team of robots has to perform joint measurements from the locations that have been selected. The team of robots must be capable of following a plan computed offline which minimizes the time required to complete the information gathering task. Once the measurements collection task is completed, a communication map – given in terms of a Gaussian Process representing the signal strength function between arbitrary location pairs – is built offline. We propose three selection policies to choose the environment locations where robots should be sent, and we design and implement a multirobot system capable of following a tour that visits the joint locations for this information gathering task. Extensive experiments are run in simulation to compare the performance of the different selection policies and of different team sizes. Finally, we compare the communication maps built offline against those built by state-of-the-art strategies that do not compute a full plan in advance, but iteratively make local decisions in an online fashion based on the samples gathered so far.

I sistemi multirobot sono un’importante area di ricerca nel campo della robotica, e hanno ricevuto sempre maggiore attenzione da parte dei ricercatori negli ultimi anni. In particolare, il problema di eseguire misurazioni congiunte ricorre in molte applicazioni, come nella costruzione di mappe di comunicazione derivanti dalla raccolta di campioni della potenza del segnale raccolti in un ambiente, nella localizzazione e nella sorveglianza. In questa tesi, studiamo il problema della costruzione di mappe di comunicazione. Consideriamo un ambiente rappresentato da un grafo metrico, in cui un insieme di posizioni (vertici) è scelto seguendo alcune strategie di selezione. Una squadra di robot deve eseguire misurazioni congiunte dalle posizioni che sono state selezionate. La squadra di robot deve essere capace di seguire un piano calcolato offline che minimizza il tempo necessario per completare il compito di raccolta delle informazioni. Una volta che il compito di raccolta delle misurazioni è completato, una mappa di comunicazione – ottenuta in termini di processi gaussiani che rappresenta la funzione che descrive la potenza del segnale tra coppie di posizioni arbitrarie – è costruita offline. Proponiamo tre politiche di selezione che scelgono le posizioni in cui i robot devono essere inviati nell’ambiente, e progettiamo e implementiamo un sistema multirobot capace di seguire un tour che visiti le posizioni congiunte per questo compito di raccolta di informazioni. Numerosi esperimenti sono stati svolti in simulazione per confrontare le prestazioni delle diverse politiche di selezione e dei team composti da un numero diverso di robot. Infine, confrontiamo le mappe di comunicazione costruite offline con quelle costruite da strategie che non calcolano un piano di navigazione completo in anticipo, ma che iterativamente prendono online decisioni locali basandosi sui campioni di potenza del segnale raccolti fino a quel momento.

Comparing online and offline multirobot sensing strategies for communication maps construction

CAVALLI, ANDREA
2017/2018

Abstract

Multirobot systems are a major sub-field of mobile robotics whose challenges have received a growing attention from researchers in the last years. In particular, the problem of performing joint measurements recurs in many robotics applications, such as in the construction of communication maps from signal strengths measured in an environment, in localization, and in surveillance. In this thesis, we study the problem of building communication maps. We consider an environment represented by a metric graph, where a set of locations (vertices) is chosen according to some selection policies. A team of robots has to perform joint measurements from the locations that have been selected. The team of robots must be capable of following a plan computed offline which minimizes the time required to complete the information gathering task. Once the measurements collection task is completed, a communication map – given in terms of a Gaussian Process representing the signal strength function between arbitrary location pairs – is built offline. We propose three selection policies to choose the environment locations where robots should be sent, and we design and implement a multirobot system capable of following a tour that visits the joint locations for this information gathering task. Extensive experiments are run in simulation to compare the performance of the different selection policies and of different team sizes. Finally, we compare the communication maps built offline against those built by state-of-the-art strategies that do not compute a full plan in advance, but iteratively make local decisions in an online fashion based on the samples gathered so far.
BANFI, JACOPO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
25-lug-2018
2017/2018
I sistemi multirobot sono un’importante area di ricerca nel campo della robotica, e hanno ricevuto sempre maggiore attenzione da parte dei ricercatori negli ultimi anni. In particolare, il problema di eseguire misurazioni congiunte ricorre in molte applicazioni, come nella costruzione di mappe di comunicazione derivanti dalla raccolta di campioni della potenza del segnale raccolti in un ambiente, nella localizzazione e nella sorveglianza. In questa tesi, studiamo il problema della costruzione di mappe di comunicazione. Consideriamo un ambiente rappresentato da un grafo metrico, in cui un insieme di posizioni (vertici) è scelto seguendo alcune strategie di selezione. Una squadra di robot deve eseguire misurazioni congiunte dalle posizioni che sono state selezionate. La squadra di robot deve essere capace di seguire un piano calcolato offline che minimizza il tempo necessario per completare il compito di raccolta delle informazioni. Una volta che il compito di raccolta delle misurazioni è completato, una mappa di comunicazione – ottenuta in termini di processi gaussiani che rappresenta la funzione che descrive la potenza del segnale tra coppie di posizioni arbitrarie – è costruita offline. Proponiamo tre politiche di selezione che scelgono le posizioni in cui i robot devono essere inviati nell’ambiente, e progettiamo e implementiamo un sistema multirobot capace di seguire un tour che visiti le posizioni congiunte per questo compito di raccolta di informazioni. Numerosi esperimenti sono stati svolti in simulazione per confrontare le prestazioni delle diverse politiche di selezione e dei team composti da un numero diverso di robot. Infine, confrontiamo le mappe di comunicazione costruite offline con quelle costruite da strategie che non calcolano un piano di navigazione completo in anticipo, ma che iterativamente prendono online decisioni locali basandosi sui campioni di potenza del segnale raccolti fino a quel momento.
Tesi di laurea Magistrale
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