Ordering-Flexible Multi-Robot Coordination for MovingTarget Convoying Using Long-TermTask Execution

要約

本稿では、変化する環境においてロボットのチームが柔軟な凸包の内部に移動するターゲットを柔軟に保護するための協調的長期タスク実行(LTTE)アルゴリズムを提案する。
特に、ターゲットに接近するサブタスクと隣接する衝突のない検知サブタスクを設計し、オンライン制約ベースの最適化フレームワークにおける従来のコスト関数ではなくこれらのサブタスクを制約に組み込むことにより、提案された LTTE は、以下の条件下での長期的なターゲット護送を体系的に保証できます。
n 次元ユークリッド空間における環境の変化。
次に、スラック変数の導入により、さまざまなサブタスクの制約違反が可能になります。
つまり、ターゲットに接近する制約からの引力と、時間とともに変化する衝突回避制約からの反発であり、その結果、任意の空間順序付けシーケンスで望ましいフォーメーションが得られます。
時間とともに変化する衝突のない制約によって引き起こされる困難な非線形結合での漸近収束を保証するために、厳密な解析が提供されます。
最後に、提案されたアルゴリズムの有効性を検証するために 3 台の自律移動ロボット (AMR) を使用した 2D 実験が行われ、さまざまな初期位置、一部のロボットの突然の故障、静的な障害物などの変化する環境要素に対処する 3D シミュレーションが、複数のアルゴリズムを実証するために提示されます。
-提案手法の次元適応性、ロバスト性、および障害物回避能力。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a cooperative long-term task execution (LTTE) algorithm for protecting a moving target into the interior of an ordering-flexible convex hull by a team of robots resiliently in the changing environments. Particularly, by designing target-approaching and sensing-neighbor collision-free subtasks, and incorporating these subtasks into the constraints rather than the traditional cost function in an online constraint-based optimization framework, the proposed LTTE can systematically guarantee long-term target convoying under changing environments in the n-dimensional Euclidean space. Then, the introduction of slack variables allow for the constraint violation of different subtasks; i.e., the attraction from target-approaching constraints and the repulsion from time-varying collision-avoidance constraints, which results in the desired formation with arbitrary spatial ordering sequences. Rigorous analysis is provided to guarantee asymptotical convergence with challenging nonlinear couplings induced by time-varying collision-free constraints. Finally, 2D experiments using three autonomous mobile robots (AMRs) are conducted to validate the effectiveness of the proposed algorithm, and 3D simulations tackling changing environmental elements, such as different initial positions, some robots suddenly breakdown and static obstacles are presented to demonstrate the multi-dimensional adaptability, robustness and the ability of obstacle avoidance of the proposed method.

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