Heterogeneous Multi-robot Task Allocation for Long-Endurance Missions in Dynamic Scenarios

要約

動的シナリオで長時間にわたるミッションを実行する異種混合チームにおけるマルチロボット タスク割り当て (MRTA) のフレームワークを紹介します。
特に航空機の場合、ロボットのバッテリーが限られていることを考慮して、ロボットの再充電と、特定のタスクの断片化および/または中継の可能性を考慮します。
また、ロボットの連合体が協調して実行する必要があるタスクにも対処します。
これらの特徴を考慮して、混合整数線形計画法として理論的かつ最適に定式化する異種 MRTA 問題の新しいクラスを導入します。
次に、ヒューリスティック アルゴリズムを提供して近似解を計算し、それをオンラインで計画を修復または再計算することで予期せぬイベントに対応できるミッション計画および実行アーキテクチャに統合します。
私たちの実験結果は、空中ロボットによる検査の現実的な使用例における、新しく定式化した問題の関連性を示しています。
ヒューリスティック ソルバーのパフォーマンスを、他のバリアントと比較したり、小規模なシナリオでの正確な最適解と比較して評価します。
さらに、オンラインで計画を修正するための再計画フレームワークの機能を評価します。

要約(オリジナル)

We present a framework for Multi-Robot Task Allocation (MRTA) in heterogeneous teams performing long-endurance missions in dynamic scenarios. Given the limited battery of robots, especially in the case of aerial vehicles, we allow for robot recharges and the possibility of fragmenting and/or relaying certain tasks. We also address tasks that must be performed by a coalition of robots in a coordinated manner. Given these features, we introduce a new class of heterogeneous MRTA problems which we analyze theoretically and optimally formulate as a Mixed-Integer Linear Program. We then contribute a heuristic algorithm to compute approximate solutions and integrate it into a mission planning and execution architecture capable of reacting to unexpected events by repairing or recomputing plans online. Our experimental results show the relevance of our newly formulated problem in a realistic use case for inspection with aerial robots. We assess the performance of our heuristic solver in comparison with other variants and with exact optimal solutions in small-scale scenarios. In addition, we evaluate the ability of our replanning framework to repair plans online.

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