Hypergraph-based Multi-robot Motion Planning with Topological Guidance

要約

我々は、環境内の通路が狭い混雑した環境において、既存の方法よりも最大 10 倍規模のロボット チームの経路を効率的に見つけるマルチロボット動作計画アルゴリズムを紹介します。
狭い通路は、サンプリングベースの動作計画アルゴリズムにとって困難の原因となります。
この問題は、プランナーが混雑した空間内でのロボット間の衝突も回避する必要があり、調整が必要となるマルチロボット システムではさらに悪化します。
ロボットの環境に関する情報を活用するトポロジカル ガイダンスは、狭い通路を伴う単一ロボットのシナリオにおける移動ロボットの動作計画のパフォーマンスを向上させることが示されています。
さらに、私たちのこれまでの研究では、ロボット グループ全体の高度な調整が必要なマルチロボット設定でトポロジカル ガイダンスを使用することを検討してきました。
ただし、この高レベルの調整は必ずしも必要なわけではなく、大規模なグループでは過度の計算オーバーヘッドが発生します。
ここでは、トポロジカル ガイダンスを活用して、ロボット間の調整が必要なときにプランナーに通知し、スケーラビリティの大幅な向上につながる、新しいマルチロボット動作計画方法を提案します。

要約(オリジナル)

We present a multi-robot motion planning algorithm that efficiently finds paths for robot teams up to ten times larger than existing methods in congested settings with narrow passages in the environment. Narrow passages represent a source of difficulty for sampling-based motion planning algorithms. This problem is exacerbated for multi-robot systems where the planner must also avoid inter-robot collisions within these congested spaces, requiring coordination. Topological guidance, which leverages information about the robot’s environment, has been shown to improve performance for mobile robot motion planning in single robot scenarios with narrow passages. Additionally, our prior work has explored using topological guidance in multi-robot settings where a high degree of coordination is required of the full robot group. This high level of coordination, however, is not always necessary and results in excessive computational overhead for large groups. Here, we propose a novel multi-robot motion planning method that leverages topological guidance to inform the planner when coordination between robots is necessary, leading to a significant improvement in scalability.

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