論文の概要: Safe Interval RRT* for Scalable Multi-Robot Path Planning in Continuous Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01752v3
• Date: Tue, 11 Feb 2025 13:46:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:03:26.306298
• Title: Safe Interval RRT* for Scalable Multi-Robot Path Planning in Continuous Space
• Title（参考訳）: 連続空間におけるスケーラブルなマルチロボット経路計画のためのセーフインターバルRT*
• Authors: Joonyeol Sim, Joonkyung Kim, Changjoo Nam,
• Abstract要約: 連続空間におけるMRPP(Multi-Robot Path Planning)の問題点を考察する。 本稿では,低レベルをサンプリングベースとしたSafe Interval RRT* (SI-RRT*) とし,個々のロボットに対して衝突のない軌道を求める2段階のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.678150356894013
• License:
• Abstract: In this paper, we consider the problem of Multi-Robot Path Planning (MRPP) in continuous space. The difficulty of the problem arises from the extremely large search space caused by the combinatorial nature of the problem and the continuous state space. We propose a two-level approach where the low level is a sampling-based planner Safe Interval RRT* (SI-RRT*) that finds a collision-free trajectory for individual robots. The high level can use any method that can resolve inter-robot conflicts where we employ two representative methods that are Prioritized Planning (SI-CPP) and Conflict Based Search (SI-CCBS). Experimental results show that SI-RRT* can quickly find a high-quality solution with a few samples. SI-CPP exhibits improved scalability while SI-CCBS produces higher-quality solutions compared to the state-of-the-art planners for continuous space.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続空間におけるMRPP(Multi-Robot Path Planning)の問題について考察する。 問題の難しさは、問題の組合せの性質と連続状態空間に起因する非常に大きな探索空間から生じる。 本稿では,低レベルをサンプリングベースとしたSafe Interval RRT* (SI-RRT*) とし,個々のロボットに対して衝突のない軌道を求める2段階のアプローチを提案する。 高レベルは、優先順位付け計画(SI-CPP)と競合ベース探索(SI-CCBS)という2つの代表的手法を用いて、ロボット間の衝突を解消できるあらゆる方法を使用することができる。 実験の結果,SI-RRT* はいくつかのサンプルを用いて,高品質な解を見つけることができることがわかった。 SI-CPPは拡張性の向上を示し、SI-CCBSは連続空間の最先端プランナーに比べて高品質なソリューションを生産している。

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