Experience-based Subproblem Planning for Multi-Robot Motion Planning

要約

マルチロボット システムは、製造から監視まで、さまざまなアプリケーションにわたって効率と生産性を向上させます。
単一ロボットの動作計画は、以前のソリューションのデータベースを使用することで改善されましたが、このアプローチをマルチロボット動作計画 (MRMP) に拡張すると、タスクと構成の複雑さと多様性が増すため、課題が生じます。
最近の離散手法は、関連する低次元の部分問題に焦点を当てることでこの問題に対処しようと試みていますが、マニピュレータ ロボットが関与するような複雑なシナリオには不十分です。
これを克服するために、小さなサブ問題に対する解決策のデータベースを構築して利用することで、経験に基づいた計画を活用する新しいアプローチを提案します。
私たちの方法は、少数のロボット間の対話に焦点を当てることで、徹底的なデータベースの増大の必要性を減らし、より複雑な MRMP シナリオを効率的に処理できるようにします。
私たちは、移動ロボットとマニピュレーター ロボットの両方を含む実験でアプローチを検証し、拡張性と計画効率において既存の方法に比べて大幅な改善を実証しました。
私たちの貢献には、低次元 MRMP 問題用に迅速に構築されたデータベース、これらのソリューションをより大きな問題に適用するためのフレームワーク、最大 32 台の移動ロボットと 16 台のマニピュレータ ロボットによる実験的検証が含まれます。

要約(オリジナル)

Multi-robot systems enhance efficiency and productivity across various applications, from manufacturing to surveillance. While single-robot motion planning has improved by using databases of prior solutions, extending this approach to multi-robot motion planning (MRMP) presents challenges due to the increased complexity and diversity of tasks and configurations. Recent discrete methods have attempted to address this by focusing on relevant lower-dimensional subproblems, but they are inadequate for complex scenarios like those involving manipulator robots. To overcome this, we propose a novel approach that %leverages experience-based planning by constructs and utilizes databases of solutions for smaller sub-problems. By focusing on interactions between fewer robots, our method reduces the need for exhaustive database growth, allowing for efficient handling of more complex MRMP scenarios. We validate our approach with experiments involving both mobile and manipulator robots, demonstrating significant improvements over existing methods in scalability and planning efficiency. Our contributions include a rapidly constructed database for low-dimensional MRMP problems, a framework for applying these solutions to larger problems, and experimental validation with up to 32 mobile and 16 manipulator robots.

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