Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/58379
Type: Tese
Title: Multi-robot routing for monitoring areas with different importance considering failure-prone agents
Other Titles: Roteamento multi-robô para monitoramento de áreas com diferentes importâncias considerando agentes propensos a falhas
Authors: Ronaldo Fiorilo dos Santos
First Advisor: Douglas Guimarães Macharet
First Co-advisor: Erickson Rangel do Nascimento
First Referee: Armando Alves Neto
Second Referee: Luiz Chaimowicz
Third Referee: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
metadata.dc.contributor.referee4: Tiago Pereira do Nascimento
Abstract: Area monitoring is an important task in several activities, such as search and rescue missions and environmental and agricultural monitoring. In this work, we are interested in monitoring areas with different importance, carried out by a team of heterogeneous agents prone to failure. We model the problem as an instance of the Correlated Orienteering Problem (CTOP) and approach it in two phases: mission planning and execution. We propose a route planning method that differs from those existing in the literature, mainly because it considers that agents are prone to failure during mission execution. To deal with cases of agent failure that prevent them from following the plan, we propose a heuristic that adapts the routes of active agents during the mission's progress and seeks to recover part of the reward that would be lost due to the failure of a teammate.The results show that our planning method produces slightly less profitable routes than the literature methods. However, in agent failure scenarios, the plans generated by our method guarantee a smaller loss of reward. Regarding the proposed adaptation routine, the results show that it is advantageous to use it to recover part of the reward that would be lost by the team due to agent failure, regardless of the method used to generate the initial plans.We also analyzed the impact of heterogeneous teams on CTOP when agents are prone to failure. Our findings show that prioritizing agents with lower resources in the planning phase provides greater benefits to the team. In the event of these agent failures, the remaining team members have superior resources and will adapt their routes to recover the lost rewards. However, if these agents do not fail, they still ensure coverage of the most important regions to be inspected. Based on the results, we conclude that the proposed planning method and the route adaptation routine are great collaborations for developing methodologies that deal with monitoring areas in the scenario of agent failures. Furthermore, when dealing with heterogeneous teams, it is necessary to consider the heterogeneity of the agents in the planning phase to better distribute them in the environment. In this way, we mitigate the loss of team rewards and provide better conditions for agents active in the mission to adapt their routes.
Abstract: O monitoramento de áreas é uma tarefa importante em diversas atividades, como em missões de busca e salvamento e no monitoramento ambiental e agrícola. Neste trabalho, estamos interessados no monitoramento de áreas com regiões com diferentes importâncias de inspeção, realizado por uma equipe de agentes heterogêneos propensos à falha. Modelamos o problema como uma instância do Correlated Orienteering Problem (CTOP) e o abordamos em duas fases: planejamento e execução da missão. Propomos um método de planejamento de rotas que se difere dos existentes na literatura principalmente por considerar que os agentes estão propensos à falha durante a execução da missão. Para tratar os casos de falha de agentes que os impedem de seguir o plano, propomos uma heurística que adapta as rotas dos agentes ativos durante o progresso da missão e busca recuperar parte da recompensa que seria perdida pela falha de um colega de equipe. Os resultados mostram que nosso método de planejamento produz rotas pouco menos lucrativas que os métodos da literatura. Porém, nos cenários de falha dos agentes, os planos gerados pelo nosso método garantem uma menor perda de recompensa. Com relação à rotina de adaptação proposta, os resultados mostram que é vantajoso utilizá-la para recuper parte da recompensa que seria perdida pela equipe devido à falha de agentes, independente do método utilizado para gerar os planos iniciais. Analisamos também o impacto de equipes heterogêneas no CTOP quando os agentes estão propensos à falha. Verificou-se que priorizar os agentes com recursos inferiores na fase de planejamento é mais benéfico para a equipe. Caso um desses agentes falhe, o restante dos membros da equipe possuem recursos superiores e irão adaptar suas rotas para recuperar a recompensa perdia. Porém, se esses agentes não falharem, a cobertura das regiões mais importantes de serem inspecionadas está garantida por eles. A partir dos resultados concluímos que o método de planejamento proposto em conjunto com a rotina de adaptação de rotas são grandes colaborações para o desenvolvimento de metodologias que tratam o monitoramento de áreas no cenário de falhas dos agentes. Além disso, ao tratar de equipes heterogêneas é necessário considerar a heterogeneidade dos agentes na fase de planejamento para melhor distribuí-los no ambiente. Dessa forma, atenuamos a perda de recompensa da equipe e damos melhores condições para os agentes ativos na missão adaptarem suas rotas.
Subject: Computação – Teses
Sensoriamento Remoto – Teses
Robótica – Teses.
language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/58379
Issue Date: 11-Jul-2023
Appears in Collections:Teses de Doutorado



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