Locating a mobile target, untrackable in real-time, is pertinent to numerous time-critical applications, such as wilderness search and rescue. This paper proposes a hybrid approach to this dynamic problem, where both static and mobile sensors are utilized for the goal of detecting a target. The approach is novel in that a team of robots utilized to deploy a static-sensor network also actively searches for the target via on-board sensors. Synergy is achieved through: 1) optimal deployment planning of static-sensor networks and 2) optimal routing and motion planning of the robots for the deployment of the network and target search. The static-sensor network is planned first to maximize the likelihood of target detection while ensuring (temporal and spatial) unbiasedness in target motion. Robot motions are, subsequently, planned in two stages: 1) route planning and 2) trajectory planning. In the first stage, given a static-sensor network configuration, robot routes are planned to maximize the amount of spare time available to the mobile agents/sensors, for target search in between (just-in-time) static-sensor deployments. In the second stage, given robot routes (i.e., optimal sequences of sensor delivery locations and times), the corresponding robot trajectories are planned to make effective use of any spare time the mobile agents may have to search for the target. The proposed search strategy was validated through extensive simulations, some of which are given in detail here. An analysis of the method’s performance in terms of target-search success is also included.

中文翻译：

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使用静态和移动传感器进行目标搜索的混合策略

实时定位不可追踪的移动目标与许多时间紧迫的应用有关，例如野外搜索和救援。本文针对此动态问题提出了一种混合方法，其中静态传感器和移动传感器都用于检测目标。该方法的新颖之处在于，用于部署静态传感器网络的一组机器人还可以通过车载传感器主动搜索目标。通过以下方面实现协同增效：1）静态传感器网络的最佳部署计划，以及2）用于网络部署和目标搜索的机器人的最佳路由和运动计划。首先计划静态传感器网络，以最大程度地检测目标，同时确保目标运动中的（时间和空间）无偏见。随后，分两个阶段计划机器人动作：1）路线规划和2）轨迹规划。在第一阶段，给定静态传感器网络配置，计划机器人路线以最大化可用于移动代理/传感器的空闲时间，以便在（实时）静态传感器部署之间进行目标搜索。在第二阶段中，在给定机器人路线（即传感器传送位置和时间的最佳顺序）的情况下，计划相应的机器人轨迹以有效利用移动代理搜索目标可能需要的任何空闲时间。拟议的搜索策略已通过广泛的模拟进行了验证，此处详细介绍了其中的一些。还包括根据目标搜索成功度对该方法的性能进行的分析。为了在（实时）静态传感器部署之间进行目标搜索，计划了机器人路线以最大化可用于移动代理/传感器的空闲时间。在第二阶段中，在给定机器人路线（即传感器传送位置和时间的最佳顺序）的情况下，计划相应的机器人轨迹以有效利用移动代理搜索目标可能需要的任何空闲时间。拟议的搜索策略已通过广泛的模拟进行了验证，此处详细介绍了其中的一些。还包括根据目标搜索成功度对该方法的性能进行的分析。为了在（实时）静态传感器部署之间进行目标搜索，计划了机器人路线以最大化可用于移动代理/传感器的空闲时间。在第二阶段中，在给定机器人路线（即传感器传送位置和时间的最佳顺序）的情况下，计划相应的机器人轨迹以有效利用移动代理搜索目标可能需要的任何空闲时间。拟议的搜索策略已通过广泛的模拟进行了验证，此处详细介绍了其中的一些。还包括根据目标搜索成功度对该方法的性能进行的分析。传感器传送位置和时间的最佳顺序），计划相应的机器人轨迹以有效利用移动代理搜索目标所需的任何空闲时间。拟议的搜索策略已通过广泛的模拟进行了验证，此处详细介绍了其中的一些。还包括根据目标搜索成功度对该方法的性能进行的分析。传感器传送位置和时间的最佳顺序），计划相应的机器人轨迹以有效利用移动代理搜索目标所需的任何空闲时间。所提出的搜索策略已通过广泛的模拟进行了验证，此处详细介绍了其中的一些。还包括根据目标搜索成功度对该方法的性能进行的分析。