要約
この記事では、最適化の実現可能性を保証するだけでなく、障害物が密集した環境でのデッドロックを解決するマルチロボット軌道計画法を紹介します。
この方法は、再帰的な最適化問題を定式化することによって提案されます。ここでは、軌道計画における障害物回避を確実にするために、新しい安全な回廊がオンラインで生成されます。
動的優先度メカニズムが右手の法則と組み合わされて、静的な障害物のために解決するのがはるかに困難な潜在的なデッドロックを処理します。
改善された安全性と成功率を検証するために、他の最先端の結果との比較が行われます。
追加のハードウェア実験は、さまざまな雑然としたシナリオで最大 8 つのナノクワッドローターを使用して実行されます。
要約(オリジナル)
This article presents a multi-robot trajectory planning method which not only guarantees optimization feasibility and but also resolves deadlocks in obstacle-dense environments. The method is proposed via formulating a recursive optimization problem, where a novel safe corridor is generated online to ensure obstacle avoidance in trajectory planning. A dynamic-priority mechanism is combined with the right-hand rule to handle potential deadlocks that are much harder to resolve due to static obstacles. Comparisons with other state-of-the-art results are conducted to validate the improved safety and success rate. Additional hardware experiments are carried out with up to eight nano-quadrotors in various cluttered scenarios.
arxiv情報
| 著者 | Yuda Chen,Chenghan Wang,Meng Guo,Zhongkui Li |
| 発行日 | 2023-02-22 03:51:33+00:00 |
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