論文の概要: Multi-Agent Path Finding with Real Robot Dynamics and Interdependent Tasks for Automated Warehouses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14527v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 15:13:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 17:51:48.955067
• Title: Multi-Agent Path Finding with Real Robot Dynamics and Interdependent Tasks for Automated Warehouses
• Title（参考訳）: 自動倉庫におけるリアルロボットダイナミクスと相互依存課題を用いたマルチエージェント経路探索
• Authors: Vassilissa Lehoux-Lebacque, Tomi Silander, Christelle Loiodice, Seungjoon Lee, Albert Wang, Sofia Michel,
• Abstract要約: MAPF(Multi-Agent Path Finding)は、自動倉庫や工場にロボットを配置する際の重要な最適化問題である。 ロボットの群れが各注文の商品を棚からワークステーションに届ける倉庫において、オンラインでの注文配達の現実的な問題を考える。 これにより、相互依存型ピックアップおよびデリバリタスクのストリームが生成され、関連するMAPF問題は、現実的な衝突のないロボット軌道の計算によって構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2810395420131764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Path Finding (MAPF) is an important optimization problem underlying the deployment of robots in automated warehouses and factories. Despite the large body of work on this topic, most approaches make heavy simplifications, both on the environment and the agents, which make the resulting algorithms impractical for real-life scenarios. In this paper, we consider a realistic problem of online order delivery in a warehouse, where a fleet of robots bring the products belonging to each order from shelves to workstations. This creates a stream of inter-dependent pickup and delivery tasks and the associated MAPF problem consists of computing realistic collision-free robot trajectories fulfilling these tasks. To solve this MAPF problem, we propose an extension of the standard Prioritized Planning algorithm to deal with the inter-dependent tasks (Interleaved Prioritized Planning) and a novel Via-Point Star (VP*) algorithm to compute an optimal dynamics-compliant robot trajectory to visit a sequence of goal locations while avoiding moving obstacles. We prove the completeness of our approach and evaluate it in simulation as well as in a real warehouse.
• Abstract（参考訳）: MAPF(Multi-Agent Path Finding)は、自動倉庫や工場にロボットを配置する際の重要な最適化問題である。 この問題に関する多くの研究にもかかわらず、ほとんどのアプローチは環境とエージェントの両方で重い単純化を行い、結果としてアルゴリズムは現実のシナリオでは実用的ではない。 本稿では,倉庫におけるオンライン注文配送の現実的な問題について考察する。そこでは,ロボット群が各注文の商品を棚からワークステーションに運び出す。 これにより、相互依存型ピックアップおよびデリバリタスクのストリームが生成され、関連するMAPF問題は、これらのタスクを満たす現実的な衝突のないロボット軌道の計算によって構成される。 このMAPF問題を解決するために,相互依存型タスク(Interleaved Prioritized Planning)に対処する標準的な優先計画アルゴリズムと,移動障害を回避しつつ,最適なダイナミックス対応ロボット軌道を計算するための新しいVia-Point Star(VP*)アルゴリズムを提案する。 我々は,本手法の完全性を証明し,実倉庫と同様にシミュレーションで評価する。

関連論文リスト

• Robotic warehousing operations: a learn-then-optimize approach to large-scale neighborhood search [84.39855372157616]
  本稿では,ワークステーションの注文処理,アイテムポッドの割り当て,ワークステーションでの注文処理のスケジュールを最適化することで,ウェアハウジングにおけるロボット部品対ピッカー操作を支援する。 そこで我々は, 大規模近傍探索を用いて, サブプロブレム生成に対する学習を最適化する手法を提案する。 Amazon Roboticsと共同で、我々のモデルとアルゴリズムは、最先端のアプローチよりも、実用的な問題に対するより強力なソリューションを生み出していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T20:22:22Z)
• A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
  タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。 本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。 移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:57:57Z)
• Scalable Mechanism Design for Multi-Agent Path Finding [87.40027406028425]
  MAPF (Multi-Agent Path Finding) は、複数のエージェントが同時に移動し、与えられた目標地点に向かって共有領域を通って衝突しない経路を決定する。 最適解を見つけることは、しばしば計算不可能であり、近似的な準最適アルゴリズムを用いることが不可欠である。 本稿では、MAPFのスケーラブルな機構設計の問題を紹介し、MAPFアルゴリズムを近似した3つの戦略防御機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:26:04Z)
• DC-MRTA: Decentralized Multi-Robot Task Allocation and Navigation in Complex Environments [55.204450019073036]
  本稿では,倉庫環境における移動ロボットのためのタスク割り当てと分散ナビゲーションアルゴリズムを提案する。 本稿では,共同分散タスク割り当てとナビゲーションの問題について考察し,それを解決するための2段階のアプローチを提案する。 ロボットの衝突のない軌道の計算では,タスク完了時間において最大14%の改善と最大40%の改善が観察される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T00:35:27Z)
• Learning to Coordinate for a Worker-Station Multi-robot System in Planar Coverage Tasks [16.323122275188354]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T05:36:42Z)
• Graph-Based Multi-Robot Path Finding and Planning [3.4260993997836753]
  複数のロボットの衝突のない経路を計画することは、現実のマルチロボットシステムにとって重要である。 近年の進歩により、何百ものロボットの衝突のない経路を計算できるMAPFアルゴリズムが実現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-22T18:47:00Z)
• Intelligent Trajectory Design for RIS-NOMA aided Multi-robot Communications [59.34642007625687]
  目的は,ロボットの軌道とNOMA復号命令を協調的に最適化することで,マルチロボットシステムにおける全軌道の総和率を最大化することである。 ARIMAモデルとDouble Deep Q-network (D$3$QN)アルゴリズムを組み合わせたML方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T17:14:47Z)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)
• Optimal Sequential Task Assignment and Path Finding for Multi-Agent Robotic Assembly Planning [42.38068056643171]
  本研究では,タスク間優先制約のあるアプリケーションにおいて,ロボットの大規模チームに対する逐次的タスク割り当てと衝突のないルーティングの問題について検討する。 本稿では,その問題に対する等間隔最適解を計算するための階層的アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T00:45:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。