論文の概要: Scalable Multi-robot Motion Planning via Hierarchical Subproblem Expansion and Workspace Decomposition Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20395v1
• Date: Tue, 19 May 2026 18:44:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.329517
• Title: Scalable Multi-robot Motion Planning via Hierarchical Subproblem Expansion and Workspace Decomposition Refinement
• Title（参考訳）: 階層的サブプロブレム展開とワークスペース分解によるスケーラブルなマルチロボット運動計画
• Authors: Isaac Ngui, Courtney McBeth, James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato,
• Abstract要約: マルチロボット動作計画における基本的な課題は、ロボット群の関節構成空間を探索する膨大な計算コストを伴わずに、十分な調整を達成することである。 本研究では,作業空間の分解を個別に探索することで,計画中のロボット同士の協調を図りながら,作業空間の分解を個別に探索できるという知見を活用することにより,計画時間を大幅に向上するマルチ移動ロボット運動計画手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9199488958939335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A fundamental challenge in multi-robot motion planning is achieving sufficient coordination to avoid inter-robot conflicts without incurring the large computational expense of searching the joint configuration space of the robot group. In this work, we present a method for multiple mobile robot motion planning that achieves an improvement in planning time up to an order of magnitude by leveraging the insight that we can use discrete search over a workspace decomposition to provide coordination between robots during planning. While prior work uses workspace topology to inform when coordination between robots is needed and then composes robots into their joint configuration space, we take a step further by iteratively refining our workspace representation to allow our planner to search smaller, decoupled configuration spaces.
• Abstract（参考訳）: マルチロボット動作計画における基本的な課題は、ロボット群の関節構成空間を探索する膨大な計算コストを発生させることなく、ロボット間の衝突を避けるのに十分な調整を行うことである。 本研究では,作業空間の分解を個別に探索することで,計画中のロボット同士の協調を図りながら,作業空間の分解を個別に探索できるという知見を活用することにより,計画時間を大幅に向上するマルチ移動ロボットの動作計画手法を提案する。 従来の作業では,作業空間のトポロジを用いて,ロボット間の調整が必要なタイミングを判断し,ロボットを共同構成空間に構成する一方で,作業空間の表現を反復的に修正することで,計画者がより小さく分離された構成空間を探索できるようにする。

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