Combining Safe Intervals and RRT* for Efficient Multi-Robot Path Planning in Complex Environments

要約

この論文では、衝突のない経路を見つけるための連続空間におけるマルチロボット経路計画 (MRPP) の問題を検討します。
この問題の難しさは 2 つの主な要因から生じます。
まず、複数のロボットが関与すると、組み合わせによる意思決定が行われ、探索領域が飛躍的に拡大します。
第二に、連続空間は潜在的に無限の状態とアクションを示します。
この問題に対して、我々は 2 レベルのアプローチを提案します。低レベルは、個々のロボットの衝突のない軌道を見つけるサンプリングベースのプランナー Safe Interval RRT* (SI-RRT*) です。
高レベルでは、ロボット間の競合を解決できる任意の方法を使用できます。優先計画 (SI-CPP) と競合ベースの検索 (SI-CCBS) という 2 つの代表的な方法を使用します。
実験結果は、SI-RRT* が少数のサンプルで高品質の解を迅速に見つけることができることを示しています。
SI-CPP はスケーラビリティが向上しており、SI-CCBS は連続空間用の最先端のプランナーと比較して高品質のソリューションを生成します。
最もスケーラブルな既存のアルゴリズムと比較して、SI-CPP は 100 台のロボットで最大 94% 高い成功率を達成しながら、大きな妥協をすることなくソリューションの品質 (つまり、フロータイム、すべてのロボットの移動時間の合計) を維持します。
SI-CPP はメイクスパンを最大 45% まで短縮します。
SI-CCBS は、競合他社と比較してフロー時間を 9% 短縮しますが、成功率は 14% 低くなります。

要約(オリジナル)

In this paper, we consider the problem of Multi-Robot Path Planning (MRPP) in continuous space to find conflict-free paths. The difficulty of the problem arises from two primary factors. First, the involvement of multiple robots leads to combinatorial decision-making, which escalates the search space exponentially. Second, the continuous space presents potentially infinite states and actions. For this problem, we propose a two-level approach where the low level is a sampling-based planner Safe Interval RRT* (SI-RRT*) that finds a collision-free trajectory for individual robots. The high level can use any method that can resolve inter-robot conflicts where we employ two representative methods that are Prioritized Planning (SI-CPP) and Conflict Based Search (SI-CCBS). Experimental results show that SI-RRT* can find a high-quality solution quickly with a small number of samples. SI-CPP exhibits improved scalability while SI-CCBS produces higher-quality solutions compared to the state-of-the-art planners for continuous space. Compared to the most scalable existing algorithm, SI-CPP achieves a success rate that is up to 94% higher with 100 robots while maintaining solution quality (i.e., flowtime, the sum of travel times of all robots) without significant compromise. SI-CPP also decreases the makespan up to 45%. SI-CCBS decreases the flowtime by 9% compared to the competitor, albeit exhibiting a 14% lower success rate.

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