NavEX: A Multi-Agent Coverage in Non-Convex and Uneven Environments via Exemplar-Clustering

📄 arXiv: 2504.21113v1 📥 PDF

作者: Donipolo Ghimire, Carlos Nieto-Granda, Solmaz S. Kia

分类: cs.MA, cs.RO

发布日期: 2025-04-29

💡 一句话要点

NavEX：基于范例聚类的非凸非均匀环境多智能体覆盖

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多智能体系统 覆盖问题 范例聚类 次模优化 非凸环境

📋 核心要点

  1. 传统方法在非凸和非均匀环境中进行多智能体部署时存在局限性，难以兼顾障碍物、地形复杂度和覆盖效率。
  2. NavEX框架结合范例聚类和考虑环境因素的最短路径，利用次模优化实现高效的智能体部署，提升覆盖性能。
  3. 仿真结果表明，NavEX在公平访问和热点部署任务中均表现出色，为复杂环境下的多智能体覆盖提供了有效方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Navigable Exemplar-Based Dispatch Coverage (NavEX) 的新型调度覆盖框架，用于解决非凸和非均匀环境中的多智能体部署问题。NavEX结合了范例聚类与考虑障碍物和可通行性的最短距离，提供了一个基于次模优化的部署框架，统一解决了两个关键覆盖任务：(a) 公平访问部署，旨在通过最小化智能体-目标距离来提供公平服务；(b) 热点部署，优先考虑高密度目标区域。NavEX的一个关键特性是使用范例聚类来衡量覆盖效用，从而可以灵活地使用不一定符合三角不等式的非欧几里德距离度量。这使得NavEX能够利用可见性图来计算具有平面障碍物的环境中的最短路径，并利用可通行性感知RRT*来处理复杂、崎岖的地形。通过利用次模优化，NavEX框架能够在现实和复杂的环境中实现高效、接近最优的解决方案，并具有可证明的性能保证，我们的仿真结果证明了这一点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非凸和非均匀环境中多智能体系统的覆盖问题。现有方法通常基于欧几里德距离，忽略了障碍物和地形对智能体运动的约束，导致覆盖效率低下，无法保证公平性或有效覆盖热点区域。这些方法难以直接应用于实际的复杂环境。

核心思路：论文的核心思路是利用范例聚类来选择具有代表性的覆盖点，并结合考虑障碍物和可通行性的最短路径来评估覆盖效用。通过次模优化，可以在保证性能的前提下，高效地找到接近最优的智能体部署方案。这种方法能够灵活地适应不同的环境和覆盖目标。

技术框架：NavEX框架主要包含以下几个阶段：1) 环境建模：利用可见性图或可通行性感知RRT*等方法对环境进行建模，计算智能体之间的最短路径。2) 范例聚类：使用聚类算法选择具有代表性的覆盖点作为范例。3) 覆盖效用评估：基于智能体到范例的距离（考虑环境约束）计算覆盖效用。4) 次模优化：利用次模函数的性质，选择一组智能体位置，最大化覆盖效用。

关键创新：NavEX的关键创新在于将范例聚类与非欧几里德距离度量相结合，从而能够处理具有复杂几何形状和地形的环境。此外，利用次模优化保证了算法的效率和性能。与传统方法相比，NavEX能够更好地适应实际环境，并提供更有效的覆盖方案。

关键设计：NavEX的关键设计包括：1) 使用可见性图或可通行性感知RRT*来计算最短路径，考虑了障碍物和地形的影响。2) 使用范例聚类来减少计算复杂度，并选择具有代表性的覆盖点。3) 定义合适的覆盖效用函数，以反映覆盖质量和公平性。4) 利用次模优化算法，如贪婪算法，来高效地选择智能体位置。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

仿真结果表明，NavEX框架在公平访问和热点部署任务中均优于传统方法。具体而言，NavEX能够显著降低智能体-目标之间的平均距离，并提高对高密度目标区域的覆盖率。此外，NavEX的计算效率较高，能够在合理的时间内找到接近最优的解决方案。

🎯 应用场景

NavEX框架可应用于多种实际场景，如灾后搜救、环境监测、安防巡逻等。在这些场景中，智能体需要在复杂环境中进行有效覆盖，以完成特定任务。该研究成果有助于提高智能体系统的自主性和适应性，为相关领域的发展提供技术支持。

📄 摘要（原文）

This paper addresses multi-agent deployment in non-convex and uneven environments. To overcome the limitations of traditional approaches, we introduce Navigable Exemplar-Based Dispatch Coverage (NavEX), a novel dispatch coverage framework that combines exemplar-clustering with obstacle-aware and traversability-aware shortest distances, offering a deployment framework based on submodular optimization. NavEX provides a unified approach to solve two critical coverage tasks: (a) fair-access deployment, aiming to provide equitable service by minimizing agent-target distances, and (b) hotspot deployment, prioritizing high-density target regions. A key feature of NavEX is the use of exemplar-clustering for the coverage utility measure, which provides the flexibility to employ non-Euclidean distance metrics that do not necessarily conform to the triangle inequality. This allows NavEX to incorporate visibility graphs for shortest-path computation in environments with planar obstacles, and traversability-aware RRT* for complex, rugged terrains. By leveraging submodular optimization, the NavEX framework enables efficient, near-optimal solutions with provable performance guarantees for multi-agent deployment in realistic and complex settings, as demonstrated by our simulations.