Flow-Inspired Lightweight Multi-Robot Real-Time Scheduling Planner

要約

マルチロボット システム、特に障害物が多い環境では、衝突回避と軌道計画が非常に重要です。
この分野では広範な研究が行われてきましたが、そのような環境を迅速に通過するという課題には十分に対処できていません。
この論文は、複雑で障害物が多いマップを通過するマルチロボット システムの通過を最適化するように設計された新しいリアルタイム スケジューリング スキームを提案することで、この問題に対処します。
ネットワーク フローの最適化からインスピレーションを得た私たちのスキームは、環境をネットワーク構造に分解し、リアルタイムの渋滞データに基づいてロボットを経路に効率的に割り当てることができます。
提案されたスケジューリング プランナーは、既存の衝突回避アルゴリズムに基づいて動作し、ロボットの迂回と待機時間のバランスをとることで移動時間を最小限に抑えることに重点を置いています。
私たちのシミュレーション結果は、提案されたスキームの効率性を示しています。
さらに、10 台のクアッドローターを使用した実際の飛行テストを通じて、その有効性を検証しました。
この成果は、障害物の多い環境におけるマルチロボット システムのリアルタイム要求を満たすことができる、軽量で効果的なスケジュール プランナーに貢献します。

要約(オリジナル)

Collision avoidance and trajectory planning are crucial in multi-robot systems, particularly in environments with numerous obstacles. Although extensive research has been conducted in this field, the challenge of rapid traversal through such environments has not been fully addressed. This paper addresses this problem by proposing a novel real-time scheduling scheme designed to optimize the passage of multi-robot systems through complex, obstacle-rich maps. Inspired from network flow optimization, our scheme decomposes the environment into a network structure, enabling the efficient allocation of robots to paths based on real-time congestion data. The proposed scheduling planner operates on top of existing collision avoidance algorithms, focusing on minimizing traversal time by balancing robot detours and waiting times. Our simulation results demonstrate the efficiency of the proposed scheme. Additionally, we validated its effectiveness through real world flight tests using ten quadrotors. This work contributes a lightweight, effective scheduling planner capable of meeting the real-time demands of multi-robot systems in obstacle-rich environments.

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