Safe Interval RRT* for Scalable Multi-Robot Path Planning in Continuous Space

要約

この論文では、連続空間におけるマルチロボットパス計画（MRPP）の問題を検討します。
問題の難しさは、問題の組み合わせの性質と連続状態空間によって引き起こされる非常に大きな検索スペースから生じます。
低レベルが、個々のロボットの衝突のない軌跡を見つけるサンプリングベースのプランナー安全なインターバルRRT*（SI-RRT*）である2レベルのアプローチを提案します。
高レベルでは、優先順位付けされた計画（SI-CPP）と競合ベースの検索（SI-CCBS）である2つの代表的な方法を採用している場合、ロボット間競合を解決できる任意の方法を使用できます。
実験結果は、Si-RRT*がいくつかのサンプルを含む高品質のソリューションを迅速に見つけることができることを示しています。
SI-CPPはスケーラビリティを改善しますが、SI-CCBSは連続スペースの最先端のプランナーと比較して高品質のソリューションを生成します。

要約(オリジナル)

In this paper, we consider the problem of Multi-Robot Path Planning (MRPP) in continuous space. The difficulty of the problem arises from the extremely large search space caused by the combinatorial nature of the problem and the continuous state space. We propose a two-level approach where the low level is a sampling-based planner Safe Interval RRT* (SI-RRT*) that finds a collision-free trajectory for individual robots. The high level can use any method that can resolve inter-robot conflicts where we employ two representative methods that are Prioritized Planning (SI-CPP) and Conflict Based Search (SI-CCBS). Experimental results show that SI-RRT* can quickly find a high-quality solution with a few samples. SI-CPP exhibits improved scalability while SI-CCBS produces higher-quality solutions compared to the state-of-the-art planners for continuous space.

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