Multi-Agent Path Finding Using Conflict-Based Search and Structural-Semantic Topometric Maps

要約

産業が大規模なロボット艦隊をますます採用するにつれて、複数のロボットの計算効率的で実用的で最適な紛争のないパス計画が迫りつつある必要があります。
競合ベースの検索（CBS）は、その完全性と最適性のために、マルチエージェントパス発見（MAPF）の一般的な方法です。
ただし、実際のアプリケーションでは、実現するのが難しいエージェントや操作環境に関する仮定に依存することが計算的に集中的であるため、実際のアプリケーションでは非現実的ではありません。
この記事では、構造セマンティックトポメトリックマップを利用することにより、CBSの計算上の課題と実用性の問題を克服するためのソリューションを提案します。
提案されたソリューションは、大規模なグリッドベースのマップでCBSを実行する代わりに、交差点、経路、および行き止まりを表す構造セマンチックセルを含むまばらなトポメトリックマップ上でCBSを実行します。
このアプローチは、MAPFプロセスを大幅に加速し、CBSが処理する競合解決策の数を継続的に操作しながら減少させます。
提案された方法では、ロボットはトポメトリック領域を移動するための時間範囲を割り当てられ、ロボットは1回のステップで接続されたセルに移動できるという従来のCBSの仮定から出発します。
このアプローチは、実際のマルチロボットパス発見実験とベンチマークシミュレーションを通じて検証されます。
結果は、提案されたMAPFメソッドが実際の非ホロノミックロボットに適用できることを示しており、廊下の対称性の場合の競合の検出と解像度を改善しながら、従来のCBSメソッドと比較して計算効率の大幅な改善をもたらすことを示しています。

要約(オリジナル)

As industries increasingly adopt large robotic fleets, there is a pressing need for computationally efficient, practical, and optimal conflict-free path planning for multiple robots. Conflict-Based Search (CBS) is a popular method for multi-agent path finding (MAPF) due to its completeness and optimality; however, it is often impractical for real-world applications, as it is computationally intensive to solve and relies on assumptions about agents and operating environments that are difficult to realize. This article proposes a solution to overcome computational challenges and practicality issues of CBS by utilizing structural-semantic topometric maps. Instead of running CBS over large grid-based maps, the proposed solution runs CBS over a sparse topometric map containing structural-semantic cells representing intersections, pathways, and dead ends. This approach significantly accelerates the MAPF process and reduces the number of conflict resolutions handled by CBS while operating in continuous time. In the proposed method, robots are assigned time ranges to move between topometric regions, departing from the traditional CBS assumption that a robot can move to any connected cell in a single time step. The approach is validated through real-world multi-robot path-finding experiments and benchmarking simulations. The results demonstrate that the proposed MAPF method can be applied to real-world non-holonomic robots and yields significant improvement in computational efficiency compared to traditional CBS methods while improving conflict detection and resolution in cases of corridor symmetries.

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