HetSwarm: Cooperative Navigation of Heterogeneous Swarm in Dynamic and Dense Environments through Impedance-based Guidance

要約

効率的な物流と倉庫管理に対する需要の高まりに伴い、無人航空機（UAV）は、自動誘導車両（AGV）の貴重な補完として浮上しています。
UAVは、密な環境をナビゲートし、さまざまな高度で動作することにより、効率を向上させます。
ただし、限られた飛行時間、バッテリー寿命、ペイロード容量は、サポートする地上局を必要とします。
これらの課題に対処するために、UAVとモバイルグラウンドロボットを組み合わせた不均一なマルチロボットシステムであるHetswarmを提案します。
私たちのアプローチでは、UAVの人工電位フィールド（APF）ベースのパスプランナーを採用しているため、軌道をリアルタイムで動的に調整できます。
地上ロボットは、インピーダンスリンクを介した接続性を維持しながら、このパスをたどり、安定した調整を確保します。
さらに、地上ロボットは、これらの障害がUAVの飛行を妨げないため、地元の衝突を避けるために、低い高さの地上障害との時間的インピーダンスリンクを確立します。
多様な環境条件におけるヘツワームの実験的検証により、30のテストケースで90％の成功率が示されました。
地上ロボットは、障害物近くで45 cmの平均偏差を示し、効果的な衝突回避を確認しました。
ジムPybullet環境での広範なシミュレーションにより、実際のアプリケーションのシステムの堅牢性がさらに検証され、散らかった環境での動的でリアルタイムのタスク実行の可能性が示されました。

要約(オリジナル)

With the growing demand for efficient logistics and warehouse management, unmanned aerial vehicles (UAVs) are emerging as a valuable complement to automated guided vehicles (AGVs). UAVs enhance efficiency by navigating dense environments and operating at varying altitudes. However, their limited flight time, battery life, and payload capacity necessitate a supporting ground station. To address these challenges, we propose HetSwarm, a heterogeneous multi-robot system that combines a UAV and a mobile ground robot for collaborative navigation in cluttered and dynamic conditions. Our approach employs an artificial potential field (APF)-based path planner for the UAV, allowing it to dynamically adjust its trajectory in real time. The ground robot follows this path while maintaining connectivity through impedance links, ensuring stable coordination. Additionally, the ground robot establishes temporal impedance links with low-height ground obstacles to avoid local collisions, as these obstacles do not interfere with the UAV’s flight. Experimental validation of HetSwarm in diverse environmental conditions demonstrated a 90% success rate across 30 test cases. The ground robot exhibited an average deviation of 45 cm near obstacles, confirming effective collision avoidance. Extensive simulations in the Gym PyBullet environment further validated the robustness of our system for real-world applications, demonstrating its potential for dynamic, real-time task execution in cluttered environments.

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