論文の概要: Learning to Coordinate for a Worker-Station Multi-robot System in Planar Coverage Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02993v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 05:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 13:11:51.366551
• Title: Learning to Coordinate for a Worker-Station Multi-robot System in Planar Coverage Tasks
• Title（参考訳）: 平面被覆タスクにおけるワークステーション型マルチロボットシステムの協調学習
• Authors: Jingtao Tang, Yuan Gao, Tin Lun Lam
• Abstract要約: ランダムな動的干渉器を有する大規模平面領域におけるマルチロボットカバレッジパス計画問題に着目する。 本稿では,実際の作業に必要なリソースが限られている複数の作業者と,資源補給に十分なリソースを持つ1つのステーションからなる作業者ステーションMSSを紹介する。 本稿では、労働者のカバレッジプランニングと駅のランデブープランニングを同時に解決する、エンドツーエンドの分散オンラインプランニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.323122275188354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For massive large-scale tasks, a multi-robot system (MRS) can effectively improve efficiency by utilizing each robot's different capabilities, mobility, and functionality. In this paper, we focus on the multi-robot coverage path planning (mCPP) problem in large-scale planar areas with random dynamic interferers in the environment, where the robots have limited resources. We introduce a worker-station MRS consisting of multiple workers with limited resources for actual work, and one station with enough resources for resource replenishment. We aim to solve the mCPP problem for the worker-station MRS by formulating it as a fully cooperative multi-agent reinforcement learning problem. Then we propose an end-to-end decentralized online planning method, which simultaneously solves coverage planning for workers and rendezvous planning for station. Our method manages to reduce the influence of random dynamic interferers on planning, while the robots can avoid collisions with them. We conduct simulation and real robot experiments, and the comparison results show that our method has competitive performance in solving the mCPP problem for worker-station MRS in metric of task finish time.
• Abstract（参考訳）: 大規模タスクでは、複数ロボットシステム(MRS)が各ロボットの異なる能力、移動性、機能を利用して効率を効果的に向上することができる。 本稿では,ロボットが限られた資源を持つ環境において,ランダムな動的干渉を伴う大規模平面領域におけるマルチロボットカバレッジパス計画(mCPP)問題に焦点をあてる。 我々は,実作業に必要なリソースが限られている複数の作業員と,資源補給に必要なリソースが足りる1つのステーションからなる作業者ステーションmrsを紹介する。 完全協調型マルチエージェント強化学習問題として定式化することで,作業者用MSSのmCPP問題を解くことを目指している。 次に,作業者のカバレッジ計画と駅のランデブー計画を同時に解決するエンド・ツー・エンドの分散オンライン計画手法を提案する。 提案手法は,ランダムな動的干渉が計画に与える影響を低減し,ロボットは衝突を避けることができる。 シミュレーションと実ロボット実験を行い,本手法が作業終了時間のメートル法において,作業停止時MSSのmCPP問題を解く上での競合性能を示すことを示した。

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