Multi-robot Path Planning with Rapidly-exploring Random Disjointed-Trees

要約

マルチロボットの経路計画は、各ロボットのスタート地点からゴールまでの経路を無衝突で探索する計算プロセスである。ロボットや自律走行に広く用いられている。しかし，マルチロボット経路計画アルゴリズムの計算量は膨大であり，実用上効率が悪い．この問題に対処するため、本稿では、マルチツリーランダムサンプリングに基づく新しいマルチロボット経路計画アルゴリズム（Multi-Agent Rapidly-exploring Random Disjointed-Trees*、MA-RRdT*）を提案する。提案アルゴリズムは、シングルロボットの経路計画アルゴリズム(Rapidly-exploring Random disjointed-Trees*, RRdT*)に基づく。MA-RRdT*アルゴリズムは、高速で、空間探索効率が高く、複雑な地図に適しているという利点を持つ。MA-RRdT*の有効性を評価するために比較実験を行った。最終的な実験結果は、時間コストと空間探索効率の点でMA-RRdT*アルゴリズムの優れた性能を検証する。

要約(オリジナル)

Multi-robot path planning is a computational process involving finding paths for each robot from its start to the goal while ensuring collision-free operation. It is widely used in robots and autonomous driving. However, the computational time of multi-robot path planning algorithms is enormous, resulting in low efficiency in practical applications. To address this problem, this article proposes a novel multi-robot path planning algorithm (Multi-Agent Rapidly-exploring Random Disjointed-Trees*, MA-RRdT*) based on multi-tree random sampling. The proposed algorithm is based on a single-robot path planning algorithm (Rapidly-exploring Random disjointed-Trees*, RRdT*). The novel MA-RRdT* algorithm has the advantages of fast speed, high space exploration efficiency, and suitability for complex maps. Comparative experiments are completed to evaluate the effectiveness of MA-RRdT*. The final experimental results validate the superior performance of the MA-RRdT* algorithm in terms of time cost and space exploration efficiency.

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