Multi-robot Task Allocation and Path Planning with Maximum Range Constraints

要約

このレターでは、大規模な作業スペースにおけるロボットの最大範囲制約を考慮した、新しいマルチロボットのタスク割り当てと経路計画方法を紹介し、ロボットが範囲制限内で割り当てられたタスクを完了できるようにします。
まず、グローバル パスを効率的に解決するためのファスト パス プランナーを開発しました。
続いて、ロボットの範囲制限を考慮しながら報酬を計算するために、パス プランナーをオークション フェーズに統合する革新的なオークション ベースのアプローチを提案します。
この方法では、理想的な直線距離ではなく、障害物を回避するための追加の移動距離が考慮され、タスクの割り当てと経路計画の間の結合が解決されます。
さらに、反復中の冗長な計算を回避するために、タスク割り当ての収束を高速化するために遅延オークション戦略を実装しました。
最後に、広範なシミュレーションと実際の実験を通じて、提案された方法の有効性と応用可能性を検証しました。
私たちのメソッドの実装コードは https://github.com/wuuya1/RangeTAP で入手できます。

要約(オリジナル)

This letter presents a novel multi-robot task allocation and path planning method that considers robots’ maximum range constraints in large-sized workspaces, enabling robots to complete the assigned tasks within their range limits. Firstly, we developed a fast path planner to solve global paths efficiently. Subsequently, we propose an innovative auction-based approach that integrates our path planner into the auction phase for reward computation while considering the robots’ range limits. This method accounts for extra obstacle-avoiding travel distances rather than ideal straight-line distances, resolving the coupling between task allocation and path planning. Additionally, to avoid redundant computations during iterations, we implemented a lazy auction strategy to speed up the convergence of the task allocation. Finally, we validated the proposed method’s effectiveness and application potential through extensive simulation and real-world experiments. The implementation code for our method will be available at https://github.com/wuuya1/RangeTAP.

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