MR.CAP: Multi-Robot Joint Control and Planning for Object Transport

要約

最近、産業界および学術界全体でマルチロボット システムに対する需要が殺到しているため、より高速で堅牢かつ汎用性のある経路計画アルゴリズムに対するニーズが高まっています。
同様に、制御アルゴリズムとマルチロボット パス プランナー間の固有の関係を考慮すると、高速、効率的、堅牢なコントローラーに対する需要が高まります。
我々は、ファクターグラフ最適化に基づいた制約された動作を持つマルチロボットシステムのためのスケーラブルな関節経路計画および制御アルゴリズムを提案します。
一連のハードウェアと模擬実験でアルゴリズムをデモンストレーションします。
当社のアルゴリズムは、最適化時間、経路逸脱、ロボット間エラーにおいて最先端の手法を上回りながら、常に外乱から回復して障害物を回避することができます。
実験については、コードと補足ビデオを参照してください。

要約(オリジナル)

With the recent influx in demand for multi-robot systems throughout industry and academia, there is an increasing need for faster, robust, and generalizable path planning algorithms. Similarly, given the inherent connection between control algorithms and multi-robot path planners, there is in turn an increased demand for fast, efficient, and robust controllers. We propose a scalable joint path planning and control algorithm for multi-robot systems with constrained behaviours based on factor graph optimization. We demonstrate our algorithm on a series of hardware and simulated experiments. Our algorithm is consistently able to recover from disturbances and avoid obstacles while outperforming state-of-the-art methods in optimization time, path deviation, and inter-robot errors. See the code and supplementary video for experiments.

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