要約
この論文では、限られた通信範囲の下で障害物が多い環境で、安全でデッドロックのない軌道を生成することを保証する分散型マルチエージェント軌道計画 (MATP) アルゴリズムを提示します。
提案されたアルゴリズムは、デッドロック解決のためにグリッドベースのマルチエージェント パス プランニング (MAPP) アルゴリズムを利用し、サブゴール最適化法を導入して、エージェントをデッドロックなしで MAPP から生成されたウェイポイントに収束させます。
さらに、提案されたアルゴリズムは、線形安全コリドー (LSC) を採用することにより、最適化問題と衝突回避の実現可能性を保証します。
提案されたアルゴリズムが、ランダム フォレストと密集した迷路の両方で、通信範囲に関係なくデッドロックを引き起こさず、飛行時間と距離で以前の研究よりも優れていることを確認します。
提案されたアルゴリズムは、10 個のクワッドローターを使用したハードウェア デモンストレーションを通じて検証されます。
要約(オリジナル)
This paper presents a decentralized multi-agent trajectory planning (MATP) algorithm that guarantees to generate a safe, deadlock-free trajectory in an obstacle-rich environment under a limited communication range. The proposed algorithm utilizes a grid-based multi-agent path planning (MAPP) algorithm for deadlock resolution, and we introduce the subgoal optimization method to make the agent converge to the waypoint generated from the MAPP without deadlock. In addition, the proposed algorithm ensures the feasibility of the optimization problem and collision avoidance by adopting a linear safe corridor (LSC). We verify that the proposed algorithm does not cause a deadlock in both random forests and dense mazes regardless of communication range, and it outperforms our previous work in flight time and distance. We validate the proposed algorithm through a hardware demonstration with ten quadrotors.
arxiv情報
| 著者 | Jungwon Park,Inkyu Jang,H. Jin Kim |
| 発行日 | 2023-02-20 07:59:15+00:00 |
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