Multi-Robot Allocation for Information Gathering in Non-Uniform Spatiotemporal Environments

📄 arXiv: 2509.22883v1 📥 PDF

作者: Kaleb Ben Naveed, Haejoon Lee, Dimitra Panagou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-26

备注: Submitted to American Control Conference (ACC) 2026

💡 一句话要点

提出一种多机器人信息收集框架，用于解决非均匀时空环境中场估计问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多机器人系统 信息收集 高斯过程 时空场估计 非均匀环境

📋 核心要点

  1. 现有高斯过程方法在非均匀时空环境中进行场估计时，难以准确估计空间和时间长度尺度，导致不确定性估计不准确。
  2. 提出一种两阶段框架，首先利用变异函数学习区域特定的空间长度尺度，然后基于不确定性重新分配机器人并更新时间长度尺度。
  3. 通过实验验证了该方法在不同环境下的有效性，并提供了空间长度尺度估计的收敛性分析和动态后悔界。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多机器人系统，用于估计随时间和空间变化的场（例如，风、温度、气体浓度）。考虑的环境被划分为具有不同时空动态的非重叠区域，称为非均匀时空环境。高斯过程（GP）可用于估计这些场。GP模型依赖于一个核函数，该核函数编码了场在空间和时间上的协方差，其空间和时间长度尺度定义了相关性。当这些长度尺度不正确或与实际场不对应时，不确定性估计可能非常不准确。现有的GP方法通常假设一个全局长度尺度或仅定期更新；有些允许空间变化但忽略时间变化。为了解决这些限制，我们提出了一个用于多机器人场估计的两阶段框架。第一阶段使用变异函数驱动的规划器来学习特定于区域的空间长度尺度。第二阶段采用一种分配策略，该策略基于当前的不确定性重新分配机器人，并在时间长度尺度被细化时更新采样。对于编码不确定性，我们利用了clarity，这是我们早期工作中的一种信息度量。我们在不同的环境中评估了所提出的方法，并提供了空间长度尺度估计的收敛性分析，以及量化与oracle分配序列差距的动态后悔界。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人系统在非均匀时空环境中进行信息收集和场估计的问题。现有方法，如使用单一全局长度尺度的高斯过程，无法准确捕捉不同区域的时空动态，导致场估计的不确定性较高。此外，一些方法虽然考虑了空间变化，但忽略了时间变化，限制了其在动态环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将场估计过程分解为两个阶段：空间长度尺度学习和机器人动态分配。通过首先学习特定区域的空间长度尺度，可以更准确地建模空间相关性。然后，基于当前的不确定性，动态地重新分配机器人，并随着时间推移不断优化时间长度尺度，从而提高场估计的精度。

技术框架：该方法包含两个主要阶段。第一阶段，使用基于变异函数的规划器，驱动机器人探索环境，并学习每个区域特定的空间长度尺度。第二阶段，基于第一阶段学习到的空间长度尺度，利用clarity信息度量来评估当前的不确定性，并根据不确定性重新分配机器人。随着机器人不断采样，时间长度尺度也会被不断优化。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了一个两阶段框架，能够自适应地学习非均匀时空环境中的空间和时间长度尺度。与现有方法相比，该方法能够更准确地建模环境的时空动态，从而提高场估计的精度和效率。此外，利用clarity信息度量进行机器人分配，能够有效地降低不确定性。

关键设计：第一阶段，变异函数用于估计空间相关性，并指导机器人选择下一个采样位置。第二阶段，clarity信息度量用于量化当前的不确定性，并用于指导机器人的重新分配。动态后悔界用于评估算法的性能，并与oracle分配序列进行比较。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法在不同环境下的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地学习区域特定的空间长度尺度，并提高场估计的精度。此外，论文还提供了空间长度尺度估计的收敛性分析，以及量化与oracle分配序列差距的动态后悔界，为算法的性能提供了理论保证。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，例如环境监测（如污染源定位、气候变化研究）、农业（如作物生长监测、精准灌溉）、以及灾害救援（如火灾蔓延预测、搜救任务规划）。通过部署自主机器人进行信息收集，可以更高效、更准确地估计时空变化的场，为决策提供支持。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots are increasingly deployed to estimate spatiotemporal fields (e.g., wind, temperature, gas concentration) that vary across space and time. We consider environments divided into non-overlapping regions with distinct spatial and temporal dynamics, termed non-uniform spatiotemporal environments. Gaussian Processes (GPs) can be used to estimate these fields. The GP model depends on a kernel that encodes how the field co-varies in space and time, with its spatial and temporal lengthscales defining the correlation. Hence, when these lengthscales are incorrect or do not correspond to the actual field, the estimates of uncertainty can be highly inaccurate. Existing GP methods often assume one global lengthscale or update only periodically; some allow spatial variation but ignore temporal changes. To address these limitations, we propose a two-phase framework for multi-robot field estimation. Phase 1 uses a variogram-driven planner to learn region-specific spatial lengthscales. Phase 2 employs an allocation strategy that reassigns robots based on the current uncertainty, and updates sampling as temporal lengthscales are refined. For encoding uncertainty, we utilize clarity, an information metric from our earlier work. We evaluate the proposed method across diverse environments and provide convergence analysis for spatial lengthscale estimation, along with dynamic regret bounds quantifying the gap to the oracle's allocation sequence.