db-CBS: Discontinuity-Bounded Conflict-Based Search for Multi-Robot Kinodynamic Motion Planning

要約

このペーパーでは、さまざまなダイナミクス、作動制限、形状を備えたロボットのチームが挑戦的な環境で目標を達成できるようにするマルチロボット運動力学モーションプランナーを紹介します。
この問題は、紛争ベースの検索（CBS）、マルチエージェントパス検索方法、および単一ロボット運動力学モーションプランナーであるA*を拘束する不連続性A*を組み合わせて解決します。
私たちの方法であるDB-CBSは、3つのレベルで動作します。
最初は、事前計算されたモーションプリミティブ間の制限された不連続性を可能にするグラフ検索を使用して、個々のロボットの軌跡を計算します。
第2レベルでは、ロボット間の衝突を識別し、第1レベルに制約を課すことでそれらを解決します。
3番目の最終レベルでは、結果として得られたソリューションを、共同空間軌跡の最適化の最初の推測として、不連続性を備えたソリューションを使用します。
手順は、バウンドバインドを減らして繰り返されます。
私たちのアプローチはいつでも、確率的に完全で、漸近的に最適であり、最適に近いソリューションを迅速に見つけます。
異なる設定でトレーラーを備えた車両、ダブルインテグレーター、車などのロボットダイナミクスを使用した実験結果は、既存の最先端よりも高い成功率と低コストで挑戦的なタスクを解決できることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a multi-robot kinodynamic motion planner that enables a team of robots with different dynamics, actuation limits, and shapes to reach their goals in challenging environments. We solve this problem by combining Conflict-Based Search (CBS), a multi-agent path finding method, and discontinuity-bounded A*, a single-robot kinodynamic motion planner. Our method, db-CBS, operates in three levels. Initially, we compute trajectories for individual robots using a graph search that allows bounded discontinuities between precomputed motion primitives. The second level identifies inter-robot collisions and resolves them by imposing constraints on the first level. The third and final level uses the resulting solution with discontinuities as an initial guess for a joint space trajectory optimization. The procedure is repeated with a reduced discontinuity bound. Our approach is anytime, probabilistically complete, asymptotically optimal, and finds near-optimal solutions quickly. Experimental results with robot dynamics such as unicycle, double integrator, and car with trailer in different settings show that our method is capable of solving challenging tasks with a higher success rate and lower cost than the existing state-of-the-art.

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