Multi-Robot Local Motion Planning Using Dynamic Optimization Fabrics

要約

この論文では、近接して動作する複数のロボット マニピュレータのリアルタイム動作計画の問題に取り組みます。
当社はダイナミック ファブリックの概念に基づいて構築し、それをマルチロボット ダイナミック ファブリック (MRDF) と呼ばれるマルチロボット システムに拡張します。
この幾何学的な手法により、反応性が高くデッドロックが発生しやすくなりますが、高次元システムの非常に高い計画頻度が可能になります。
デッドロックを検出して解決するために、MRDF が分散型でフォワード シミュレーションされるロールアウト ファブリックを提案します。
複数のマニピュレータを使用したシミュレートされた近接ピック アンド プレイス シナリオでこの方法を検証し、高い成功率とリアルタイム パフォーマンスを示しました。

要約(オリジナル)

In this paper, we address the problem of real-time motion planning for multiple robotic manipulators that operate in close proximity. We build upon the concept of dynamic fabrics and extend them to multi-robot systems, referred to as Multi-Robot Dynamic Fabrics (MRDF). This geometric method enables a very high planning frequency for high-dimensional systems at the expense of being reactive and prone to deadlocks. To detect and resolve deadlocks, we propose Rollout Fabrics where MRDF are forward simulated in a decentralized manner. We validate the methods in simulated close-proximity pick-and-place scenarios with multiple manipulators, showing high success rates and real-time performance.

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