Flow-Inspired Multi-Robot Real-Time Scheduling Planner

要約

衝突回避と軌道計画は、特に多数の障害がある環境では、マルチロボットシステムで重要です。
この分野では広範な研究が行われていますが、このような環境を通る急速な移動の課題は完全には対処されていません。
このペーパーでは、複雑で障害物が豊富なマップを介したマルチロボットシステムの通過を最適化するように設計された新しいリアルタイムスケジューリングスキームを提案することにより、この問題に対処します。
ネットワークフローの最適化からインスピレーションを得て、当社のスキームは環境をネットワーク構造に分解し、ロボットの効率的な割り当てをリアルタイムの混雑データに基づいてパスに可能にします。
提案されているスケジューリングプランナーは、既存の衝突回避アルゴリズムの上で動作し、ロボットの迂回路と待ち時間のバランスをとることで横断時間の最小化に焦点を当てています。
シミュレーション結果は、提案されたスキームの効率を示しています。
さらに、10個の四角体を使用して、実際の飛行テストを通じてその有効性を検証しました。
この作業は、障害物が豊富な環境でのマルチロボットシステムのリアルタイムの需要を満たすことができる軽量で効果的なスケジューリングプランナーに貢献しています。

要約(オリジナル)

Collision avoidance and trajectory planning are crucial in multi-robot systems, particularly in environments with numerous obstacles. Although extensive research has been conducted in this field, the challenge of rapid traversal through such environments has not been fully addressed. This paper addresses this problem by proposing a novel real-time scheduling scheme designed to optimize the passage of multi-robot systems through complex, obstacle-rich maps. Inspired from network flow optimization, our scheme decomposes the environment into a network structure, enabling the efficient allocation of robots to paths based on real-time congestion data. The proposed scheduling planner operates on top of existing collision avoidance algorithms, focusing on minimizing traversal time by balancing robot detours and waiting times. Our simulation results demonstrate the efficiency of the proposed scheme. Additionally, we validated its effectiveness through real world flight tests using ten quadrotors. This work contributes a lightweight, effective scheduling planner capable of meeting the real-time demands of multi-robot systems in obstacle-rich environments.

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