Coordination-free Multi-robot Path Planning for Congestion Reduction Using Topological Reasoning

要約

ロボット間の通信や調整を回避しながら、環境全体の混雑を軽減することを目的として、複雑で乱雑な環境におけるマルチロボットの経路計画の問題を検討します。
このような制限は、通信の欠如またはプライバシー制限によって存在する可能性があります (たとえば、自動運転車は、自分の位置や意図を他の車両や、さらには中央サーバーと共有したくない場合があります)。
この問題を解決するための重要な洞察は、環境内のすべてのロボットの混雑と全体の移動時間を短縮するために、トポロジ的に異なるクラスのパスをロボットに割り当てることによって、環境内のさまざまなルートに確率的にロボットを分散させることです。
時空間構成空間におけるトポロジー的に異なるパスの計算の概要を説明し、ロボットへのパスの確率的割り当て方法を提案します。
高速再計画アルゴリズムと潜在的なフィールドベースのコントローラーにより、ロボットは割り当てられた経路をたどりながら近くのエージェントとの衝突を回避できます。
私たちのシミュレーションと実験の結果は、このような調整不要の設定下での最短経路追跡に比べて大きな利点を示しています。

要約(オリジナル)

We consider the problem of multi-robot path planning in a complex, cluttered environment with the aim of reducing overall congestion in the environment, while avoiding any inter-robot communication or coordination. Such limitations may exist due to lack of communication or due to privacy restrictions (for example, autonomous vehicles may not want to share their locations or intents with other vehicles or even to a central server). The key insight that allows us to solve this problem is to stochastically distribute the robots across different routes in the environment by assigning them paths in different topologically distinct classes, so as to lower congestion and the overall travel time for all robots in the environment. We outline the computation of topologically distinct paths in a spatio-temporal configuration space and propose methods for the stochastic assignment of paths to the robots. A fast replanning algorithm and a potential field based controller allow robots to avoid collision with nearby agents while following the assigned path. Our simulation and experiment results show a significant advantage over shortest path following under such a coordination-free setup.

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