Very Large-scale Multi-Robot Task Allocation in Challenging Environments via Robot Redistribution

要約

密集した障害物や狭い通路を備えた挑戦的な環境で複数のロボットの割り当てを最適化することを目的とするマルチロボットタスク割り当て（MRTA）問題を検討します。
このような環境では、ロボット間の競合が追加のコスト（衝突回避、待機）が発生するため、従来のコストを最適化する従来の方法はしばしば効果がありません。
また、実際のロボットパスを組み込まない割り当ては、デッドロックを引き起こす可能性があり、ロボットの集合的なパフォーマンスを大幅に低下させる可能性があります。
ロボットのパスを考慮して、すべてのタスクの速い完了につながる衝突やデッドロックを避けるために、\ textit {makepan}を最小化する）を考慮するスケーラブルなMRTAメソッドを提案します。
ロボットパスをタスク割り当てに組み込むために、提案された方法は一般化されたボロノイ図を使用してロードマップを構築します。
このメソッドは、ロードマップをいくつかのコンポーネントに分割して、ロボット間の競合が少ないすべてのタスクを実現するためにロボットを再配布する方法を知る方法を知る方法を知ります。
再配布プロセスでは、ロボットは、ファーストインファーストアウトの原則を備えたプッシュポップメカニズムに従って最終目的地に転送されます。
広範な実験から、競合他社が制限時間内にソリューションを計算できない間、私たちの方法は密集した乱雑な数百のロボットでインスタンスを処理できることを示しています。

要約(オリジナル)

We consider the Multi-Robot Task Allocation (MRTA) problem that aims to optimize an assignment of multiple robots to multiple tasks in challenging environments which are with densely populated obstacles and narrow passages. In such environments, conventional methods optimizing the sum-of-cost are often ineffective because the conflicts between robots incur additional costs (e.g., collision avoidance, waiting). Also, an allocation that does not incorporate the actual robot paths could cause deadlocks, which significantly degrade the collective performance of the robots. We propose a scalable MRTA method that considers the paths of the robots to avoid collisions and deadlocks which result in a fast completion of all tasks (i.e., minimizing the \textit{makespan}). To incorporate robot paths into task allocation, the proposed method constructs a roadmap using a Generalized Voronoi Diagram. The method partitions the roadmap into several components to know how to redistribute robots to achieve all tasks with less conflicts between the robots. In the redistribution process, robots are transferred to their final destinations according to a push-pop mechanism with the first-in first-out principle. From the extensive experiments, we show that our method can handle instances with hundreds of robots in dense clutter while competitors are unable to compute a solution within a time limit.

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