Bin Assignment and Decentralized Path Planning for Multi-Robot Parcel Sorting

要約

最新の倉庫では、移動ロボットが荷物を輸送し、郵便番号などでグループ化された配送先に基づいて収集箱/シュートに荷物を落とします。
システムのスループットは、単位時間あたりに仕分けされる荷物の数として測定され、倉庫の効率を決定します。
この研究では、スケーラブルで高スループットのマルチロボット小包仕分けソリューションを開発し、タスクをビン割り当てとオフライン/オンラインマルチロボット経路計画という 2 つの関連プロセスに分解し、両方を最適化します。
ビンの割り当ては、収集ビンと荷物の種類を一致させて、移動コストを最小限に抑えます。
その後、ロボットが荷物を拾い上げて、割り当てられた箱に入れるように割り当てられます。
任意の計画アルゴリズムと連携できる、複数の非常に効果的なビン割り当てアルゴリズムが提案されています。
我々は、マルチロボットの経路計画のために、慎重に構築された誘導道路ネットワーク上でロボットをルーティングするために、ローカル情報のみを使用する分散型経路計画ルーチンを提案します。
当社の分散型プランナーは、おそらく確率的にデッドロックがなく、一部の最高パフォーマンスの集中型プランナーと同等の最適に近い結果を常に提供しながら、計算時間を桁違いに大幅に短縮します。
広範なシミュレーションにより、私たちの全体的なフレームワークが有望なパフォーマンスを提供することがわかりました。

要約(オリジナル)

At modern warehouses, mobile robots transport packages and drop them into collection bins/chutes based on shipping destinations grouped by, e.g., the ZIP code. System throughput, measured as the number of packages sorted per unit of time, determines the efficiency of the warehouse. This research develops a scalable, high-throughput multi-robot parcel sorting solution, decomposing the task into two related processes, bin assignment and offline/online multi-robot path planning, and optimizing both. Bin assignment matches collection bins with package types to minimize traveling costs. Subsequently, robots are assigned to pick up and drop packages into assigned bins. Multiple highly effective bin assignment algorithms are proposed that can work with an arbitrary planning algorithm. We propose a decentralized path planning routine using only local information to route the robots over a carefully constructed directed road network for multi-robot path planning. Our decentralized planner, provably probabilistically deadlock-free, consistently delivers near-optimal results on par with some top-performing centralized planners while significantly reducing computation times by orders of magnitude. Extensive simulations show that our overall framework delivers promising performances.

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