Adaptive Ergodic Search with Energy-Aware Scheduling for Persistent Multi-Robot Missions

📄 arXiv: 2505.11663v1 📥 PDF

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框架以解决多机器人任务中的信息收集与能量调度问题

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

关键词: 自主机器人 信息收集 能量调度 自适应搜索 多机器人系统 随机环境 在线调度 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在动态环境中难以有效规划信息收集轨迹，并且在能量管理上存在局限性。
  2. 方法要点：提出mEclares框架，结合自适应遍历搜索与能量感知调度，优化多机器人系统的任务执行。
  3. 实验或效果：通过实际硬件实验验证了框架的有效性，并在特定条件下提供了可行性保证。

📝 摘要（中文）

随着自主机器人在长期信息收集任务中的应用日益增多，面临着两个主要挑战：在时空演变的环境中规划信息丰富的轨迹，以及在能量限制下确保持续运行。本文提出了一个统一框架mEclares，通过自适应遍历搜索和能量感知调度来解决这两个挑战。我们首先使用随机时空环境建模现实世界的变异性，并构建目标信息空间分布（TISD）来指导探索；其次，提出了在线调度方法Robustmesch（Rmesch），以协调共享移动充电站的可充电机器人，实现持续运行。该框架通过实际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：本文旨在解决自主机器人在动态环境中进行长期信息收集时的轨迹规划与能量调度问题。现有方法通常依赖于预先规划的调度和静态充电站，难以适应环境的变化和机器人动态。

核心思路：论文提出的mEclares框架通过自适应遍历搜索与能量感知调度相结合，能够实时调整机器人轨迹并优化能量使用，以应对环境的不确定性和变化。

技术框架：该框架包括两个主要模块：一是基于清晰度构建目标信息空间分布（TISD），用于指导机器人探索；二是引入在线调度方法Robustmesch（Rmesch），协调多个可充电机器人在共享移动充电站下的任务执行。

关键创新：最重要的创新在于Rmesch调度方法，它不依赖于预先设定的计划，能够处理非线性模型和充电站位置的不确定性，同时应对中心节点故障，显著提升了系统的灵活性与鲁棒性。

关键设计：在设计中，考虑了机器人动态的复杂性，采用了适应性调度策略，并通过清晰度指标来量化信息衰减，确保机器人在高不确定性区域的有效探索。调度算法支持多种非线性模型，增强了系统的适应能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，mEclares框架在动态环境中相较于传统方法提升了信息收集效率，具体性能数据未提供，但通过实际硬件实验验证了其可行性和有效性，确保了机器人在能量限制下的持续运行。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能城市、环境监测、灾害响应等场景，能够有效提升多机器人系统在复杂环境中的信息收集能力和能量管理效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 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.