Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hybrid Evolutionary Approach for Multi Robot Coordinated Planning at Intersections

論文の概要: A Hybrid Evolutionary Approach for Multi Robot Coordinated Planning at Intersections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01082v1
Date: Mon, 02 Dec 2024 03:40:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:50:47.283625
Title: A Hybrid Evolutionary Approach for Multi Robot Coordinated Planning at Intersections
Title（参考訳）: 交差点における複数ロボット協調計画のハイブリッド進化的アプローチ
Authors: Victor Parque,
Abstract要約: 交差点での協調型マルチロボット運動計画は、道路、工場、倉庫における安全な移動の鍵となる。本稿では,パラメトリック格子構造と離散的RRTを用いた新しい進化的アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Coordinated multi-robot motion planning at intersections is key for safe mobility in roads, factories and warehouses. The rapidly exploring random tree (RRT) algorithms are popular in multi-robot motion planning. However, generating the graph configuration space and searching in the composite tensor configuration space is computationally expensive for large number of sample points. In this paper, we propose a new evolutionary-based algorithm using a parametric lattice-based configuration and the discrete-based RRT for collision-free multi-robot planning at intersections. Our computational experiments using complex planning intersection scenarios have shown the feasibility and the superiority of the proposed algorithm compared to seven other related approaches. Our results offer new sampling and representation mechanisms to render optimization-based approaches for multi-robot navigation.
Abstract（参考訳）: 交差点での協調型マルチロボット運動計画は、道路、工場、倉庫における安全な移動の鍵となる。高速探索型ランダムツリー(RRT)アルゴリズムは、マルチロボットモーションプランニングで人気がある。しかし, グラフ構成空間の生成と合成テンソル構成空間の探索は, 多数のサンプル点に対して計算コストがかかる。本稿では,パラメトリック格子構造と離散的RRTを用いた新しい進化的アルゴリズムを提案する。複雑な計画交叉シナリオを用いた計算実験により,他の7つの手法と比較して,提案アルゴリズムの有効性と優位性を示した。本研究は,マルチロボットナビゲーションのための最適化に基づくアプローチをレンダリングするための新しいサンプリング機構と表現機構を提供する。

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