Optimal Integrated Task and Path Planning and Its Application to Multi-Robot Pickup and Delivery

要約

我々は、複雑なマルチロボット計画問題に対するスケーラブルな解を提供するために、最適タスクプランナと最適パスプランナを組み合わせた汎用的なマルチロボット計画メカニズムを提案する。統合プランナは、タスクプランナとパスプランナの相互作用を通して、ロボットのための衝突のない最適軌道を生成する。我々の一般的なアルゴリズムを、倉庫シナリオにおけるオブジェクトのピックアンドドロップ計画問題で説明する。我々は、タスク計画問題をSMT解法問題に還元し、高度なSMTソルバーZ3を用いて解く。ロボットの衝突のない動きを生成するために、我々は最先端のアルゴリズムである優先制約付き競合に基づく探索を、幾つかの領域特有の制約を用いて拡張する。我々は、オブジェクトのピックアンドドロッププランニング問題の様々なインスタンスについて、我々の統合タスク・パスプランナーを広範囲に評価し、その性能を最先端のマルチロボット古典プランナーと比較する。実験結果は、我々の計画メカニズムが複雑な計画問題に対処可能であり、計算時間と生成された計画の質の両面において、最先端の古典的プランナを凌駕することを示している。

要約(オリジナル)

We propose a generic multi-robot planning mechanism that combines an optimal task planner and an optimal path planner to provide a scalable solution for complex multi-robot planning problems. The Integrated planner, through the interaction of the task planner and the path planner, produces optimal collision-free trajectories for the robots. We illustrate our general algorithm on an object pick-and-drop planning problem in a warehouse scenario where a group of robots is entrusted with moving objects from one location to another in the workspace. We solve the task planning problem by reducing it into an SMT-solving problem and employing the highly advanced SMT solver Z3 to solve it. To generate collision-free movement of the robots, we extend the state-of-the-art algorithm Conflict Based Search with Precedence Constraints with several domain-specific constraints. We evaluate our integrated task and path planner extensively on various instances of the object pick-and-drop planning problem and compare its performance with a state-of-the-art multi-robot classical planner. Experimental results demonstrate that our planning mechanism can deal with complex planning problems and outperforms a state-of-the-art classical planner both in terms of computation time and the quality of the generated plan.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL