Rule-Based Lloyd Algorithm for Multi-Robot Motion Planning and Control with Safety and Convergence Guarantees

要約

この論文では、マルチロボットの動作計画と制御のための分散ルールベースのロイド アルゴリズム (RBL) を紹介します。
基本的な Loyd ベースのアルゴリズム (LB) の主な制限は、デッドロックの問題と動的制約に効果的に対処できないことに関係します。
私たちの貢献は 2 つあります。
まず、RBL がロボット間の通信、近隣の制御入力、ロボット間の同期に依存せずに、安全性と目標領域への収束をどのように提供できるかを示します。
制御入力が飽和したホロノミックロボットと非ホロノミックロボットの両方のケースを検討しました。
次に、Lloyd ベースのアルゴリズム (ルールなし) が学習ベースのアプローチの安全層としてうまく使用でき、無視できない利点が得られることを示します。
さらに、広範なシミュレーション、最先端技術との最新の比較、小型の車のようなロボットでの実験的検証を通じて、RBL の健全性、信頼性、拡張性を証明します。

要約(オリジナル)

This paper presents a distributed rule-based Lloyd algorithm (RBL) for multi-robot motion planning and control. The main limitations of the basic Loyd-based algorithm (LB) concern deadlock issues and the failure to address dynamic constraints effectively. Our contribution is twofold. First, we show how RBL is able to provide safety and convergence to the goal region without relying on communication between robots, nor neighbors control inputs, nor synchronization between the robots. We considered both case of holonomic and non-holonomic robots with control inputs saturation. Second, we show that the Lloyd-based algorithm (without rules) can be successfully used as a safety layer for learning-based approaches, leading to non-negligible benefits. We further prove the soundness, reliability, and scalability of RBL through extensive simulations, an updated comparison with the state of the art, and experimental validations on small-scale car-like robots.

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