論文の概要: Route Fragmentation Based on Resource-centric Prioritisation for Efficient Multi-Robot Path Planning in Agricultural Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12994v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 13:50:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.768878
- Title: Route Fragmentation Based on Resource-centric Prioritisation for Efficient Multi-Robot Path Planning in Agricultural Environments
- Title（参考訳）: 農業環境における効率的なマルチロボット経路計画のための資源中心優先順位に基づく経路フラグメンテーション
- Authors: James R. Heselden, Gautham P. Das,
- Abstract要約: 優先度に基づくフラグメントプランナー(FP)の2つのバリエーションを示す。
ルートの断片化を利用して、部分的なルート進行を可能にし、バイナリベースの待ち時間の影響を制限する。
優先度計画 (PP) と優先度ベース探索 (PBS) のアルゴリズムと比較してスループットが大幅に向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19336815376402716
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agricultural environments present high proportions of spatially dense navigation bottlenecks for long-term navigation and operational planning of agricultural mobile robots. The existing agent-centric multi-robot path planning (MRPP) approaches resolve conflicts from the perspective of agents, rather than from the resources under contention. Further, the density of such contentions limits the capabilities of spatial interleaving, a concept that many planners rely on to achieve high throughput. In this work, two variants of the priority-based Fragment Planner (FP) are presented as resource-centric MRPP algorithms that leverage route fragmentation to enable partial route progression and limit the impact of binary-based waiting. These approaches are evaluated in lifelong simulation over a 3.6km topological map representing a commercial polytunnel environment. Their performances are contrasted against 5 baseline algorithms with varying robotic fleet sizes. The Fragment Planners achieved significant gains in throughput compared with Prioritised Planning (PP) and Priority-Based Search (PBS) algorithms. They further demonstrated a task throughput of 95% of the optimal task throughput over the same time period. This work shows that, for long-term deployment of agricultural robots in corridor-dominant agricultural environments, resource-centric MRPP approaches are a necessity for high-efficacy operational planning.
- Abstract（参考訳）: 農業環境は、農業用移動ロボットの長期ナビゲーションと運用計画のために、空間的に密集したナビゲーションボトルネックの比率が高い。
既存のエージェント中心のマルチロボットパス計画(MRPP)アプローチは、競合するリソースからではなく、エージェントの観点から競合を解決する。
さらに、このような競合の密度は、多くのプランナーが高いスループットを達成するために頼っている概念である空間的インターリーブの能力を制限する。
本研究では,優先度に基づくフラグメントプランナー(FP)の2つの変種を,経路断片化を利用した資源中心MRPPアルゴリズムとして提示し,部分経路の進行とバイナリベースの待ち時間の影響を制限する。
これらのアプローチは、商用のポリタンネル環境を表す3.6kmのトポロジカルマップ上での生涯シミュレーションで評価される。
彼らのパフォーマンスは、さまざまなロボット艦隊サイズを持つ5つのベースラインアルゴリズムとは対照的である。
Fragment Planners は Preferitised Planning (PP) と Priority-Based Search (PBS) のアルゴリズムと比較してスループットが大幅に向上した。
彼らはさらに、同じ期間に最適なタスクスループットの95%のタスクスループットを実証した。
本研究は, 回廊支配型農業環境における農業ロボットの長期展開において, 資源中心型MRPPアプローチが高効率な運用計画に欠かせないことを示す。
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