【标题】Multi-UAV Planning for Cooperative Wildfire Coverage and Tracking with Quality-of-Service Guarantees

【作者团队】Esmaeil Seraj, Andrew Silva, Matthew Gombolay

【发表日期】2022.6.21

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2206.10544.pdf

【推荐理由】近年来，研究人员委托机器人和无人机（UAV）团队实现准确的野火覆盖和跟踪。虽然之前的大部分工作侧重于此类多机器人系统的协调和控制，但迄今为止，这些无人机团队还没有能力对火灾轨迹（即位置和传播动力学）进行推理，以在一段时间内提供性能保证。本文提出了一个预测框架，使多无人机团队能够在概率性能保证的情况下，在协同野火覆盖和火情跟踪方面进行合作。作者的方法使无人机能够推断潜在的火灾传播动力学，以便在安全关键条件下进行长时间协调。作者推导了一组新颖的分析时间和跟踪误差界限，以使无人机团队能够根据具体情况的估计状态分配其有限的资源并覆盖整个火力区域，并提供概率性能保证。本文的方案普遍适用于搜索救援、目标跟踪和边境巡逻等问题。定量评估验证了此方法的性能，与最先进的基于模型和强化学习基准相比，跟踪误差分别减少了7.5倍和9.0倍。

 

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