論文の概要: Communication- and Computation-Efficient Distributed Decision-Making in Multi-Robot Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10382v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 01:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 16:30:30.529360
• Title: Communication- and Computation-Efficient Distributed Decision-Making in Multi-Robot Networks
• Title（参考訳）: マルチロボットネットワークにおける通信・計算効率の良い分散意思決定
• Authors: Zirui Xu, Sandilya Sai Garimella, Vasileios Tzoumas,
• Abstract要約: 複数のロボット間のスケーラブルでほぼ最適な関節運動計画を可能にする分散協調パラダイムを提供する。 我々のアルゴリズムは、競合する準最適アルゴリズムよりも2桁高速である。 最大45台のロボットによる監視タスクのシミュレーションでは、1Hzのオーダーでリアルタイム計画が可能で、カバー性能も優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8936428431504164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide a distributed coordination paradigm that enables scalable and near-optimal joint motion planning among multiple robots. Our coordination paradigm contrasts with current paradigms that are either near-optimal but impractical for replanning times or real-time but offer no near-optimality guarantees. We are motivated by the future of collaborative mobile autonomy, where distributed teams of robots will coordinate via vehicle-to-vehicle (v2v) communication to execute information-heavy tasks like mapping, surveillance, and target tracking. To enable rapid distributed coordination, we must curtail the explosion of information-sharing across the network, thus limiting robot coordination. However, this can lead to suboptimal plans, causing overlapping trajectories instead of complementary ones. We make theoretical and algorithmic contributions to balance the trade-off between decision speed and optimality. We introduce tools for distributed submodular optimization, a diminishing returns property in information-gathering tasks. Theoretically, we analyze how local network topology affects near-optimality at the global level. Algorithmically, we provide a communication- and computation-efficient coordination algorithm for agents to balance the trade-off. Our algorithm is up to two orders faster than competitive near-optimal algorithms. In simulations of surveillance tasks with up to 45 robots, it enables real-time planning at the order of 1 Hz with superior coverage performance. To enable the simulations, we provide a high-fidelity simulator that extends AirSim by integrating a collaborative autonomy pipeline and simulating v2v communication delays.
• Abstract（参考訳）: 複数のロボット間のスケーラブルでほぼ最適な関節運動計画を可能にする分散協調パラダイムを提供する。 我々の調整パラダイムは、時間やリアルタイムを計画するのに最適に近いが実用的でない現行のパラダイムとは対照的だが、ほぼ最適の保証は提供しない。 ロボットの分散チームは、車両間(v2v)通信を通じて協調し、マッピング、監視、目標追跡といった情報量の多いタスクを実行する。 高速な分散コーディネーションを実現するには,ネットワーク全体の情報共有の爆発を抑え,ロボットコーディネートを制限する必要がある。 しかし、これは最適以下の計画につながる可能性があり、相補的な計画ではなく重なる軌道を引き起こす。 決定速度と最適性の間のトレードオフのバランスをとるために、理論的、アルゴリズム的な貢献をする。 本稿では,情報収集タスクにおけるリターン特性の低下である分散サブモジュール最適化ツールを提案する。 理論的には、局所的なネットワークトポロジが世界レベルでのほぼ最適性に与える影響を分析する。 アルゴリズムでは、エージェントがトレードオフのバランスをとるための通信効率と計算効率の調整アルゴリズムを提供する。 我々のアルゴリズムは、競合する準最適アルゴリズムよりも2桁高速である。 最大45台のロボットによる監視タスクのシミュレーションでは、1Hzのオーダーでリアルタイム計画が可能で、カバー性能も優れている。 シミュレーションを実現するために,協調的な自律パイプラインを統合し,v2v通信遅延をシミュレーションすることにより,AirSimを拡張した高忠実度シミュレータを提供する。

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