論文の概要: Scalable Multi-robot Motion Planning for Congested Environments With Topological Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07141v2
• Date: Thu, 25 May 2023 18:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 23:48:04.901279
• Title: Scalable Multi-robot Motion Planning for Congested Environments With Topological Guidance
• Title（参考訳）: トポロジカル誘導による混雑環境のスケーラブルなマルチロボット運動計画
• Authors: Courtney McBeth, James Motes, Diane Uwacu, Marco Morales, Nancy M. Amato
• Abstract要約: マルチロボットモーションプランニング(MRMP)は、連続状態空間におけるロボットの衝突のない経路を見つける問題である。 我々は、トポロジカルガイダンスによって提供される改善された効率を活用するために、既存のシングルロボットモーションプランニング手法を拡張した。 提案手法は,多くの狭い経路を持つ複雑な環境における経路を効率的に計画する能力を示し,既存の方法の最大25倍の大きさのロボットチームに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.846144602096543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-robot motion planning (MRMP) is the problem of finding collision-free paths for a set of robots in a continuous state space. The difficulty of MRMP increases with the number of robots and is exacerbated in environments with narrow passages that robots must pass through, like warehouse aisles where coordination between robots is required. In single-robot settings, topology-guided motion planning methods have shown improved performance in these constricted environments. In this work, we extend an existing topology-guided single-robot motion planning method to the multi-robot domain to leverage the improved efficiency provided by topological guidance. We demonstrate our method's ability to efficiently plan paths in complex environments with many narrow passages, scaling to robot teams of size up to 25 times larger than existing methods in this class of problems. By leveraging knowledge of the topology of the environment, we also find higher-quality solutions than other methods.
• Abstract（参考訳）: マルチロボットモーションプランニング(mrmp)は、連続状態空間における一連のロボットの衝突のない経路を見つける問題である。 MRMPの難しさは、ロボットの数の増加とともに増加し、ロボット間の調整が必要な倉庫通路など、ロボットが通過しなければならない狭い通路のある環境で悪化する。 単一ロボット環境では、トポロジー誘導動作計画手法により、これらの制約された環境での性能が向上している。 本研究では,既存のトポロジ誘導型単一ロボット動作計画法をマルチロボット領域に拡張し,トポロジカルガイダンスによる効率向上を図る。 本手法は,多くの狭い経路を持つ複雑な環境における経路を効率的に計画する能力を示し,従来の手法に比べて最大25倍の大きさのロボットチームにスケールする。 環境のトポロジの知識を活用することで、他の方法よりも高品質なソリューションを見つけることができる。

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