GSST: tìm kiếm đảm bảo mọi lúc

Geoffrey Hollinger1, Athanasios Kehagias2, Sanjiv Singh1
1Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA
2Faculty of Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece

Tóm tắt

Chúng tôi trình bày Tìm kiếm Đảm bảo với Cây Khung (GSST), một thuật toán tìm kiếm nhiều robot có thể hoạt động bất cứ lúc nào. Vấn đề đặt ra là: làm sạch môi trường khỏi bất kỳ mục tiêu thù địch nào bằng cách sử dụng số lượng tìm kiếm tối thiểu nhất. Vấn đề này là NP-khó trên các đồ thị tùy ý nhưng có thể được giải quyết trong thời gian tuyến tính trên các cây. Thuật toán của chúng tôi tạo ra các cây khung của một biểu diễn đồ thị của môi trường để hướng dẫn quá trình tìm kiếm. Vào bất kỳ thời điểm nào, việc tạo cây khung có thể được dừng lại để cho ra chiến lược tốt nhất cho đến thời điểm đó. Chiến lược thu được có thể được điều chỉnh trong thời gian thực nếu có thêm thông tin. Mặc dù GSST không có đảm bảo về hiệu suất sau lần lặp đầu tiên, chúng tôi chứng minh rằng một số biến thể sẽ tìm ra giải pháp tối ưu nếu thời gian chạy đủ. Chúng tôi thử nghiệm GSST trong mô phỏng và trên một đội tìm kiếm gồm robot và con người bằng cách sử dụng một triển khai phân tán. GSST nhanh chóng tạo ra các lịch trình làm sạch với chỉ 50% số tìm kiếm được sử dụng bởi các thuật toán cạnh tranh.

Từ khóa

#Tìm kiếm nhiều robot; cây khung; thuật toán bất kỳ; tối ưu hóa; mô phỏng

Tài liệu tham khảo

Alspach, B. (2006). Searching and sweeping graphs: a brief survey. Matematiche, 59, 5–37. Barrière, L., Flocchini, P., Fraigniaud, P., & Santoro, N. (2002). Capture of an intruder by mobile agents. In Proc. 14th ACM symp. parallel algorithms and architectures (pp. 200–209). Barrière, L., Fraigniaud, P., Santoro, N., & Thilikos, D. (2003). Searching is not jumping. Graph-Theoretic Concepts in Computer Science, 2880, 34–45. Bienstock, D., & Seymour, P. (1991). Monotonicity in graph searching. Journal of Algorithms, 12(2), 239–245. Char, J. (1968). Generation of trees, two-trees, and storage of master forests. IEEE Transactions on Circuit Theory, 15(3), 228–238. Dendris, N., Kirousis, L., & Thilikos, D. (1994). Fugitive-search games on graphs and related parameters. In Proc. 20th int. workshop graph-theoretic concepts in computer science (pp. 331–342). Flocchini, P., Nayak, A., & Schulz, A. (2005). Cleaning an arbitrary regular network with mobile agents. In Proc. int. conf. distributed computing and Internet technology (pp. 132–142). Flocchini, P., Huang, M., & Luccio, F. (2007). Decontamination of chordal rings and tori using mobile agents. International Journal of Foundations of Computer Science, 18(3), 547–564. Flocchini, P., Huang, M., & Luccio, F. (2008). Decontamination of hypercubes by mobile agents. Networks, 52(3), 167–178. Fomin, F., & Thilikos, D. (2008). An annotated bibliography on guaranteed graph searching. Theoretical Computer Science, 399, 236–245. Fomin, F., Fraigniaud, P., & Thilikos, D. (2004). The price of connectedness in expansions. Technical Report LSI-04-28-R, UPC Barcelona. Fraigniaud, P., & Nisse, N. (2006). Connected treewidth and connected graph searching. In Proc. 7th Latin American symp. theoretical informatics. Gerkey, B. (2004). Pursuit-evasion with teams of robots. http://ai.stanford.edu/~gerkey/research/pe/index.html. Gerkey, B., Vaughan, R., & Howard, A. (2003). The player/stage project: tools for multi-robot and distributed sensor systems. In Proc. int. conf. advanced robotics (pp. 317–323). Gerkey, B., Thrun, S., & Gordon, G. (2005). Parallel stochastic hill-climbing with small teams. In Proc. 3rd int. NRL workshop multi-robot systems. Guibas, L., Latombe, J., LaValle, S., Lin, D., & Motwani, R. (1999). Visibility-based pursuit-evasion in a polygonal environment. International Journal of Computational Geometry and Applications, 9(5), 471–494. Hollinger, G., Kehagias, A., & Singh, S. (2009a). Efficient, guaranteed search with multi-agent teams. In Proc. robotics: science and systems conf. Hollinger, G., Singh, S., Djugash, J., & Kehagias, A. (2009b). Efficient multi-robot search for a moving target. International Journal of Robotics Research, 28(2), 201–219. Isler, V., Kannan, S., & Khanna, S. (2005). Randomized pursuit-evasion in a polygonal environment. IEEE Transactions on Robotics, 21(5), 875–884. Kalra, N. (2006). A market-based framework for tightly-coupled planned coordination in multirobot teams. Ph.D. thesis, Robotics Institute, Carnegie Mellon Univ. Kehagias, A., Hollinger, G., & Gelastopoulos, A. (2009a). Searching the nodes of a graph: theory and algorithms. Technical Report arXiv:0905.3359 [cs.DM]. Kehagias, A., Hollinger, G., & Singh, S. (2009b). A graph search algorithm for indoor pursuit/evasion. Mathematical and Computer Modelling, 50(9–10), 1305–1317. Kloks, T. (1994). Treewidth: computations and approximations. Berlin: Springer. Kolling, A., & Carpin, S. (2008). Extracting surveillance graphs from robot maps. In Proc. int. conf. intelligent robots and systems. Kolling, A., & Carpin, S. (2010). Pursuit-evasion on trees by robot teams. IEEE Transactions on Robotics, 26, 32–47. Kumar, V., Rus, D., & Singh, S. (2004). Robot and sensor networks for first responders. Pervasive Computing, 3(4), 24–33. LaPaugh, A. (1993). Recontamination does not help to search a graph. Journal of ACM, 40(2), 224–245. LaValle, S. M. (2006). Planning algorithms. Cambridge: Cambridge University Press. LaValle, S., Lin, D., Guibas, L., Latombe, J., & Motwani, R. (1997). Finding an unpredictable target in a workspace with obstacles. In Proc. IEEE international conf. robotics and automation. Likhachev, M., Ferguson, D., Gordon, G., Stentz, A., & Thrun, S. (2005). Anytime dynamic A*: an anytime, replanning algorithm. In Proc. int. conf. automated planning and scheduling. Megiddo, N., Hakimi, S., Garey, M., Johnson, D., & Papadimitriou, C. (1988). The complexity of searching a graph. Journal of ACM, 35(1), 18–44. Parsons, T. (1976). Pursuit-evasion in a graph. In Y. Alavi, & D. Lick (Eds.) Theory and applications of graphs (pp. 426–441). Berlin: Springer. Shewchuk, J. (2002). Delaunay refinement algorithms for triangular mesh generation. Computational Geometry: Theory and Applications, 22(1–3), 21–74. Smith, T. (2007). Probabilistic planning for robotic exploration. Ph.D. thesis, Robotics Institute, Carnegie Mellon Univ. Wilson, D. (1996). Generating random spanning trees more quickly than the cover time. In Proc. 28th ACM symp. theory of computing (pp. 296–303). Yang, B., Dyer, D., & Alspach, B. (2004). Sweeping graphs with large clique number. In Proc. 5th international symp. algorithms and computation (pp. 908–920). Zilberstein, S. (1996). Using anytime algorithms in intelligent systems. Artificial Intelligence Magazine, 17(3), 73–86.