論文の概要: Distributed Mission Planning of Complex Tasks for Heterogeneous Multi-Robot Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10106v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 11:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:14:42.614809
• Title: Distributed Mission Planning of Complex Tasks for Heterogeneous Multi-Robot Teams
• Title（参考訳）: 不均質なマルチロボットチームのための複雑なタスクの分散ミッション計画
• Authors: Barbara Arbanas Ferreira, Tamara Petrovi\'c and Stjepan Bogdan
• Abstract要約: 異種多ロボットチームのための複雑なミッション計画のための分散多段階最適化手法を提案する。 提案手法は、ミッション目標を定義する階層木として表される、ミッションの多目的探索を含む。 提案手法は,利用可能なロボットと与えられた最適化基準に応じて,計画戦略に適応する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.329625852490423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a distributed multi-stage optimization method for planning complex missions for heterogeneous multi-robot teams. This class of problems involves tasks that can be executed in different ways and are associated with cross-schedule dependencies that constrain the schedules of the different robots in the system. The proposed approach involves a multi-objective heuristic search of the mission, represented as a hierarchical tree that defines the mission goal. This procedure outputs several favorable ways to fulfill the mission, which directly feed into the next stage of the method. We propose a distributed metaheuristic based on evolutionary computation to allocate tasks and generate schedules for the set of chosen decompositions. The method is evaluated in a simulation setup of an automated greenhouse use case, where we demonstrate the method's ability to adapt the planning strategy depending on the available robots and the given optimization criteria.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異種多ロボットチームのための複雑なミッション計画のための分散多段階最適化手法を提案する。 このタイプの問題には、異なる方法で実行でき、システム内の異なるロボットのスケジュールを制限するクロススケジュール依存性に関連付けられるタスクが含まれる。 提案されたアプローチは、ミッション目標を定義する階層木として表される、ミッションの多目的ヒューリスティックな探索を含む。 この手順は、ミッションを達成するためのいくつかの好ましい方法を出力し、メソッドの次のステージに直接供給する。 進化計算に基づく分散メタヒューリスティックを提案し、タスクを割り当て、選択した分解のセットのスケジュールを生成する。 本手法は, 自動温室利用事例のシミュレーション設定で評価され, 利用可能なロボットと与えられた最適化基準に応じて, 計画戦略に適応する手法の能力を実証する。

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