Adaptive Ergodic Search with Energy-Aware Scheduling for Persistent Multi-Robot Missions
作者: Kaleb Ben Naveed, Devansh R. Agrawal, Rahul Kumar, Dimitra Panagou
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-16
备注: Under review at Autonomous Robots
💡 一句话要点
提出mEclares框架，通过自适应遍历搜索和能量感知调度解决多机器人持久任务问题。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 多机器人系统 遍历搜索 能量感知调度 持久任务 信息收集
📋 核心要点
- 现有方法难以在时空变化环境中规划信息轨迹，且在能量约束下难以保证多机器人系统的持久运行。
- mEclares框架通过构建目标信息空间分布（TISD）指导探索，并使用Robustmesch在线调度方法协调充电机器人。
- 通过真实硬件实验验证了框架的有效性，并提供了特定假设下的可行性保证，提升了系统的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个统一的框架mEclares，通过多机器人系统的自适应遍历搜索和能量感知调度，解决长期信息收集任务中的两个关键挑战：在空间和时间上不断变化的环境中规划信息丰富的轨迹，以及在能量约束下确保持久运行。主要贡献包括：(1) 使用随机时空环境对真实世界的可变性进行建模，其中底层信息由于过程不确定性而不可预测地演变。为了指导探索，构建了一个目标信息空间分布(TISD)，该分布基于清晰度(clarity)这一指标，该指标捕捉了在没有观测的情况下信息的衰减，并突出显示了高不确定性区域；(2) 引入了Robustmesch (Rmesch)，一种在线调度方法，通过协调共享单个移动充电站的可充电机器人来实现持久运行。与先前的工作不同，该方法避免了对预先计划的调度、静态或专用充电站以及简化机器人动力学的依赖。相反，调度器支持一般的非线性模型，考虑了充电站估计位置的不确定性，并处理中心节点故障。所提出的框架通过真实世界的硬件实验进行了验证，并在特定假设下提供了可行性保证。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多机器人系统在长期信息收集任务中面临的两个核心问题：一是在动态变化的未知环境中如何高效地规划信息丰富的轨迹，二是在能量约束下如何保证机器人系统的持久运行。现有方法通常依赖于预先规划的静态调度，或者使用固定的充电站，这在实际应用中缺乏灵活性和鲁棒性，难以应对环境变化和充电站故障等问题。此外，现有方法通常简化了机器人动力学模型，难以应用于复杂的非线性系统。
核心思路：论文的核心思路是结合自适应遍历搜索和能量感知调度，构建一个能够应对环境变化和能量约束的持久运行的多机器人系统。通过构建目标信息空间分布（TISD），引导机器人探索信息不确定性高的区域，从而实现高效的信息收集。同时，利用Robustmesch在线调度方法，动态协调机器人共享移动充电站，避免了对预先规划的静态调度的依赖，提高了系统的鲁棒性。
技术框架：mEclares框架主要包含两个核心模块：自适应遍历搜索模块和能量感知调度模块。自适应遍历搜索模块负责根据环境信息构建目标信息空间分布（TISD），并生成信息丰富的轨迹。能量感知调度模块则负责根据机器人的能量状态和充电站的位置，动态协调机器人进行充电，保证系统的持久运行。这两个模块相互协作，共同实现多机器人系统的持久信息收集任务。
关键创新：论文的关键创新在于：(1) 提出了基于清晰度(clarity)的目标信息空间分布(TISD)，能够有效地捕捉环境信息的不确定性，并引导机器人探索信息价值高的区域。(2) 提出了Robustmesch (Rmesch)在线调度方法，能够动态协调机器人共享移动充电站，避免了对预先规划的静态调度的依赖，提高了系统的鲁棒性。(3) 框架支持一般的非线性模型，考虑了充电站位置估计的不确定性，并能够处理中心节点故障。
关键设计：目标信息空间分布（TISD）的构建基于清晰度(clarity)指标，该指标量化了在没有观测的情况下信息的衰减程度。Robustmesch调度方法采用了一种基于优先级的调度策略，优先考虑能量较低的机器人进行充电。调度器考虑了充电站位置估计的不确定性，并采用鲁棒优化方法，保证在不确定性存在的情况下，调度方案的可行性。此外，框架还设计了故障检测和恢复机制，能够处理中心节点故障，保证系统的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过真实硬件实验验证了mEclares框架的有效性。实验结果表明，该框架能够有效地引导机器人探索信息价值高的区域，并保证系统的持久运行。与传统的静态调度方法相比，Robustmesch在线调度方法能够更好地应对环境变化和充电站故障等问题，提高了系统的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于环境监测、灾害救援、农业巡检等领域。通过部署多个自主机器人，可以实现对大范围区域的持续监测和信息收集，为决策提供支持。该框架的鲁棒性和灵活性使其能够适应各种复杂环境，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Autonomous robots are increasingly deployed for long-term information-gathering tasks, which pose two key challenges: planning informative trajectories in environments that evolve across space and time, and ensuring persistent operation under energy constraints. This paper presents a unified framework, mEclares, that addresses both challenges through adaptive ergodic search and energy-aware scheduling in multi-robot systems. Our contributions are two-fold: (1) we model real-world variability using stochastic spatiotemporal environments, where the underlying information evolves unpredictably due to process uncertainty. To guide exploration, we construct a target information spatial distribution (TISD) based on clarity, a metric that captures the decay of information in the absence of observations and highlights regions of high uncertainty; and (2) we introduce Robustmesch (Rmesch), an online scheduling method that enables persistent operation by coordinating rechargeable robots sharing a single mobile charging station. Unlike prior work, our approach avoids reliance on preplanned schedules, static or dedicated charging stations, and simplified robot dynamics. Instead, the scheduler supports general nonlinear models, accounts for uncertainty in the estimated position of the charging station, and handles central node failures. The proposed framework is validated through real-world hardware experiments, and feasibility guarantees are provided under specific assumptions.