Extended Version: Multi-Robot Motion Planning with Cooperative Localization

要約

私たちは、各ロボットが近くのチームメイトのセンサーとして機能できるモーションノイズと測定ノイズの両方で、協同部門（CL-MRMP）の不確実なマルチロボットモーションプランニング（MRMP）問題を考慮します。
CL-MRMPを偶然に制約のあるモーション計画の問題として正式化し、ロボットとロボットの相関を明示的に説明する安全性保証アルゴリズムを提案します。
私たちのアプローチは、サンプリングベースのプランナーを拡張して、CL-MRMPを解決しながら、確率的な完全性を維持します。
効率を向上させるために、新しいバイアス技術を紹介します。
多様なベンチマークを越えて方法を評価し、モーションプランの生成におけるその有効性を実証し、バイアス戦略から大幅にパフォーマンスを向上させます。

要約(オリジナル)

We consider the uncertain multi-robot motion planning (MRMP) problem with cooperative localization (CL-MRMP), under both motion and measurement noise, where each robot can act as a sensor for its nearby teammates. We formalize CL-MRMP as a chance-constrained motion planning problem, and propose a safety-guaranteed algorithm that explicitly accounts for robot-robot correlations. Our approach extends a sampling-based planner to solve CL-MRMP while preserving probabilistic completeness. To improve efficiency, we introduce novel biasing techniques. We evaluate our method across diverse benchmarks, demonstrating its effectiveness in generating motion plans, with significant performance gains from biasing strategies.

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