Assigning Multi-Robot Tasks to Multitasking Robots

要約

既存のパフォーマンスの高いタスク割り当て方法での単純化された仮定の1つは、ロボットがシングルタスクであることです。各ロボットは、いつでも単一のタスクで動作します。
この仮定は、状況によっては行うことは無害ですが、他の状況では非効率的または実行不可能です。
この論文では、マルチロボットタスクをマルチタスクロボットに割り当てることを検討します。
重要な貢献は、マルチタスクによって導入された物理的制約の考慮を組み込んだ新しいタスク割り当てフレームワークです。
これは、そのような制約がほとんど無視されている既存の作業とは対照的です。
問題を策定した後、重み付けされたMax-Satにコンピレーションを提案します。これにより、既存のソルバーを活用してソリューションを活用できます。
より効率的な貪欲なヒューリスティックが導入されます。
評価のために、最初に、シングルタスクロボットが合成ドメインでのマルチタスクの利点を検証するために効率的な最新のベースラインと方法を比較します。
次に、シミュレーションでサイトクリアリングシナリオを使用して、パフォーマンスを実証するためのアプローチでマルチタスクロボットが考慮した複雑なタスク相互作用をさらに説明します。
最後に、私たちのアプローチによってマルチタスクを可能にする方法を示すための物理的な実験を実証します。

要約(オリジナル)

One simplifying assumption in existing and well-performing task allocation methods is that the robots are single-tasking: each robot operates on a single task at any given time. While this assumption is harmless to make in some situations, it can be inefficient or even infeasible in others. In this paper, we consider assigning multi-robot tasks to multitasking robots. The key contribution is a novel task allocation framework that incorporates the consideration of physical constraints introduced by multitasking. This is in contrast to the existing work where such constraints are largely ignored. After formulating the problem, we propose a compilation to weighted MAX-SAT, which allows us to leverage existing solvers for a solution. A more efficient greedy heuristic is then introduced. For evaluation, we first compare our methods with a modern baseline that is efficient for single-tasking robots to validate the benefits of multitasking in synthetic domains. Then, using a site-clearing scenario in simulation, we further illustrate the complex task interaction considered by the multitasking robots in our approach to demonstrate its performance. Finally, we demonstrate a physical experiment to show how multitasking enabled by our approach can benefit task efficiency in a realistic setting.

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