Collision-free time-optimal path parameterization for multi-robot teams

要約

雑然とした環境で複数のロボットの動きを調整することは、依然として計算的に困難な作業です。
私たちは、状態依存の作動制約を持つロボットのチームによる一連の幾何学的パスの実行時間を最小化する問題を研究します。
我々は、複数の車のようなエージェント向けに、時間最適パス パラメータ化 (TOPP) アルゴリズムを提案します。このアルゴリズムでは、割り当てられたパスに沿ったすべてのロボットのタイミングの調整が、衝突回避と動的実現可能性を確保するために採用されています。
これは、時空間グラフ内でより優先度の高いロボットとの衝突の可能性をすべて考慮しながら、優先度キューを使用して各ロボットの軌道実行の順序を決定することで実現されます。
既存の最先端の方法と比較してメイクスパンが 10 ～ 20% 削減されることを示し、シミュレーションとハードウェア実験を通じてアプローチを検証します。

要約(オリジナル)

Coordinating the motion of multiple robots in cluttered environments remains a computationally challenging task. We study the problem of minimizing the execution time of a set of geometric paths by a team of robots with state-dependent actuation constraints. We propose a Time-Optimal Path Parameterization (TOPP) algorithm for multiple car-like agents, where the modulation of the timing of every robot along its assigned path is employed to ensure collision avoidance and dynamic feasibility. This is achieved through the use of a priority queue to determine the order of trajectory execution for each robot while taking into account all possible collisions with higher priority robots in a spatiotemporal graph. We show a 10-20% reduction in makespan against existing state-of-the-art methods and validate our approach through simulations and hardware experiments.

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