Fast-dRRT*: Efficient Multi-Robot Motion Planning for Automated Industrial Manufacturing

要約

リアルタイムの産業オートメーション シナリオ向けに、サンプリング ベースのマルチロボット プランナーである Fast-dRRT* を紹介します。
Fast-dRRT* は、離散急速探索ランダム ツリー (dRRT*) プランナーに基づいて構築されており、事前に計算されたスイープ ボリュームを使用して効率的な衝突検出、部分的なマルチロボット問題のデッドロック回避、簡素化された再配線戦略を使用して dRRT* を拡張します。
さまざまなメーカーの 2 ～ 4 台の産業用ロボット アームを使用して、5 つの困難なマルチロボット シナリオで Fast-dRRT* を評価します。
シナリオには、行き詰まり、狭い通路、および近接作業が含まれる状況が含まれます。
結果は dRRT* と比較され、Fast-dRRT* が、初期ソリューション コストを最大 35% 犠牲にするだけで、所定の時間制限内で解決策を見つけるという点で dRRT* よりも最大 94% 優れていることがわかります。
さらに、Fast-dRRT* はターゲット構成のノイズに対する回復力を実証し、困難な溶接やピック アンド プレース タスクを短縮された計算時間で解決できます。
このため、Fast-dRRT* は産業オートメーションにおけるリアルタイム動作計画の有望なオプションになります。

要約(オリジナル)

We present Fast-dRRT*, a sampling-based multi-robot planner, for real-time industrial automation scenarios. Fast-dRRT* builds upon the discrete rapidly-exploring random tree (dRRT*) planner, and extends dRRT* by using pre-computed swept volumes for efficient collision detection, deadlock avoidance for partial multi-robot problems, and a simplified rewiring strategy. We evaluate Fast-dRRT* on five challenging multi-robot scenarios using two to four industrial robot arms from various manufacturers. The scenarios comprise situations involving deadlocks, narrow passages, and close proximity tasks. The results are compared against dRRT*, and show Fast-dRRT* to outperform dRRT* by up to 94% in terms of finding solutions within given time limits, while only sacrificing up to 35% on initial solution cost. Furthermore, Fast-dRRT* demonstrates resilience against noise in target configurations, and is able to solve challenging welding, and pick and place tasks with reduced computational time. This makes Fast-dRRT* a promising option for real-time motion planning in industrial automation.

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