A Non-iterative Spatio-temporal Multi-task Assignments based Collision-free Trajectories for Music Playing Robots

要約

この論文では、ロボットのチームがピアノ音楽を演奏するために、非反復時空間マルチタスク割り当てアプローチが使用されます。
この論文では、ピアノ演奏の問題について考察します。この問題では、アルゴリズムが、それぞれの特定の時間に音符に関連付けられた特定の場所を移動することによって音符を演奏する、動的にサイズ設定されたロボットのチームの軌跡を計算する必要があります。
時空間マルチタスク割り当て問題 (DREAM) に基づく 2 段階の動的リソース割り当てが実装され、音楽を演奏するロボットが割り当てられました。
アルゴリズムは、最初のステップで音楽を再生するために必要なロボットの数を計算します。
2 番目のステップでは、更新されたロボット チームの最適な割り当てが計算され、チームが移動する合計距離が最小化されます。
個々の実現可能な軌道であっても、ロボットが衝突した場合、マルチロボットの実行は失敗する可能性があります。
この競合の解決に時間がかかるため、ロボットは時間どおりに目的の場所に到達できない場合があります。
この論文では、ロボットが凸領域で動作している場合、DREAM アプローチのソリューションが衝突のない軌道を提供することを分析し、証明します。
DREAM アプローチの動作は、ROS2 を使用して動作する Gazebo の高忠実度シミュレーションの助けを借りて説明されています。
結果は、DREAM アプローチが必要な数のロボットを計算し、最大 2 つのステップで複数のタスクをロボットに割り当てることを明確に示しています。
計算された割り当てを使用して音楽を演奏するロボットのシミュレーションは、添付のビデオで実演されています。
ビデオリンク: \url{https://youtu.be/XToicNm-CO8}

要約(オリジナル)

In this paper, a non-iterative spatio-temporal multi-task assignment approach is used for playing piano music by a team of robots. This paper considers the piano playing problem, in which an algorithm needs to compute the trajectories for a dynamically sized team of robots who will play the musical notes by traveling through the specific locations associated with musical notes at their respective specific times. A two-step dynamic resource allocation based on a spatio-temporal multi-task assignment problem (DREAM), has been implemented to assign robots for playing the musical tune. The algorithm computes the required number of robots to play the music in the first step. In the second step, optimal assignments are computed for the updated team of robots, which minimizes the total distance traveled by the team. Even for the individual feasible trajectories, the multi-robot execution may fail if robots encounter a collision. As some time will be utilized for this conflict resolution, robots may not be able to reach the desired location on time. This paper analyses and proves that, if robots are operating in a convex region, the solution of the DREAM approach provides collision-free trajectories. The working of the DREAM approach has been illustrated with the help of the high fidelity simulations in Gazebo operated using ROS2. The result clearly shows that the DREAM approach computes the required number of robots and assigns multiple tasks to robots in at most two steps. The simulation of the robots playing music, using computed assignments, is demonstrated in the attached video. video link: \url{https://youtu.be/XToicNm-CO8}

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