Metaheuristic planner for cooperative multi-agent wall construction with UAVs

要約

このペーパーでは、無人航空機 (UAV) 用の壁建設プランナーを紹介します。このプランナーは、Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) メタヒューリスティックを使用して、大きな壁であっても数秒以内にほぼ時間に最適な建築計画を生成します。
このアプローチは、最も時間と労力を要する作業の 1 つに対処すると同時に、作業者の安全リスクを最小限に抑えます。
これを達成するために、壁構築問題はチーム オリエンテーリング問題の変形としてモデル化され、混合整数線形計画法 (MILP) として定式化され、ブロックが正しい順序で衝突なく構築されることを保証する優先順位と同時実行の制約が追加されています。
協力エージェント間で。
GRASP プランナーは現実的なシミュレーションで検証され、最適な MILP と同等の品質で、はるかに高速なソリューションを見つけることが実証されています。
さらに、ほとんどのテスト ケースにおいて、他のすべての最先端の計画アプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
この論文では、自動壁建設の分野における大きな進歩を紹介し、建設プロジェクトの効率と安全性を向上させる上での UAV と最適化アルゴリズムの可能性を実証しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a wall construction planner for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), which uses a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) metaheuristic to generate near-time-optimal building plans for even large walls within seconds. This approach addresses one of the most time-consuming and labor-intensive tasks, while also minimizing workers’ safety risks. To achieve this, the wall-building problem is modeled as a variant of the Team Orienteering Problem and is formulated as Mixed-Integer Linear Programming (MILP), with added precedence and concurrence constraints that ensure bricks are built in the correct order and without collision between cooperating agents. The GRASP planner is validated in a realistic simulation and demonstrated to find solutions with similar quality as the optimal MILP, but much faster. Moreover, it outperforms all other state-of-the-art planning approaches in the majority of test cases. This paper presents a significant advancement in the field of automated wall construction, demonstrating the potential of UAVs and optimization algorithms in improving the efficiency and safety of construction projects.

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