論文の概要: Online Concurrent Multi-Robot Coverage Path Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10460v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 16:51:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 16:11:26.571549
- Title: Online Concurrent Multi-Robot Coverage Path Planning
- Title（参考訳）: オンラインコンカレントマルチロボット被覆経路計画
- Authors: Ratijit Mitra, Indranil Saha,
- Abstract要約: 地平線では、経路計画と経路実行がインターリーブであり、経路のないロボットが経路計画を行う場合、優れた経路を持つロボットは実行しない。
地平線をベースとしない集中型アルゴリズムを提案する。
事前に割り当てられた目標に到達したロボットのサブセットに対して、いつでもパスを計画し、残りは傑出したパスを実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.801044612920816
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, centralized receding horizon online multi-robot coverage path planning algorithms have shown remarkable scalability in thoroughly exploring large, complex, unknown workspaces with many robots. In a horizon, the path planning and the path execution interleave, meaning when the path planning occurs for robots with no paths, the robots with outstanding paths do not execute, and subsequently, when the robots with new or outstanding paths execute to reach respective goals, path planning does not occur for those robots yet to get new paths, leading to wastage of both the robotic and the computation resources. As a remedy, we propose a centralized algorithm that is not horizon-based. It plans paths at any time for a subset of robots with no paths, i.e., who have reached their previously assigned goals, while the rest execute their outstanding paths, thereby enabling concurrent planning and execution. We formally prove that the proposed algorithm ensures complete coverage of an unknown workspace and analyze its time complexity. To demonstrate scalability, we evaluate our algorithm to cover eight large $2$D grid benchmark workspaces with up to 512 aerial and ground robots, respectively. A comparison with a state-of-the-art horizon-based algorithm shows its superiority in completing the coverage with up to 1.6x speedup. For validation, we perform ROS + Gazebo simulations in six 2D grid benchmark workspaces with 10 quadcopters and TurtleBots, respectively. We also successfully conducted one outdoor experiment with three quadcopters and one indoor with two TurtleBots.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模で複雑で未知の作業空間を多くのロボットで徹底的に探索する上で,集中型再帰型オンラインマルチロボットカバレッジパス計画アルゴリズムが顕著なスケーラビリティを示している。
地平線では、経路計画と経路実行がインターリーブであり、経路のないロボットに対して経路計画が行われると、優れた経路を持つロボットは実行されず、その後、新しい経路を持つロボットがそれぞれの目標を達成するために実行されると、そのロボットが新たな経路を得るために経路計画がまだ起こらないため、ロボットと計算資源の両方が無駄になる。
本稿では,地平線をベースとしない集中型アルゴリズムを提案する。
事前に割り当てられた目標に到達したロボットのサブセットに対して、いつでもパスを計画し、残りは傑出したパスを実行し、同時に計画と実行を可能にする。
提案アルゴリズムは、未知のワークスペースの完全なカバレッジを保証し、その時間的複雑さを分析することを正式に証明する。
スケーラビリティを実証するため,我々は,最大512個の空中ロボットと地上ロボットで8つの大規模2ドルグリッドベンチマークワークスペースをカバーするアルゴリズムを評価した。
最先端の地平線に基づくアルゴリズムと比較すると、最大1.6倍のスピードアップでカバーを完了する方が優れている。
検証のために,10個のクワッドコプターとTurtleBotsの6つの2次元グリッドベンチマークワークスペースでROS+Gazeboシミュレーションを行う。
また,3基のクワッドコプターと2基のタートルボットを用いた屋内実験を行った。
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