A Benchmark for Optimal Multi-Modal Multi-Robot Multi-Goal Path Planning with Given Robot Assignment

要約

多くの産業用ロボットアプリケーションでは、複数のロボットが共有ワークスペースで作業して、可能な限り迅速に一連のタスクを完了しています。
このような設定は、各ロボットが順序付けられた一連の目標に達する必要があるマルチモーダルマルチロボットマルチゴールパス計画の問題として扱うことができます。
このタイプの問題に対する既存のアプローチは、優先順位付けを使用してこれを解決するか、タスクの同期完了を想定するため、最適でも完全でもありません。
この問題を単一のパス計画の問題として形式化し、さまざまなロボットを備えたシナリオ、計画の視野、およびハンドオーバーなどの共同タスクなど、さまざまな問題インスタンスを含むベンチマークを導入します。
ベンチマークに加えて、RRT*とPRM*プランナーを適応させて、計画問題のベースラインとして機能します。
両方のプランナーは、すべてのロボットの複合空間で動作し、必要な変更を設定で動作させます。
既存のアプローチとは異なり、当社のプランナーと定式化は離散化された2Dワークスペースに限定されず、変化する環境をサポートし、異なる制約と複数の目標を持つ複数のモードで異種ロボットチームの動作をします。
ベンチマークとプランナーのビデオとコードは、https：//vhartman.github.io/mrmg-planning/で入手できます。

要約(オリジナル)

In many industrial robotics applications, multiple robots are working in a shared workspace to complete a set of tasks as quickly as possible. Such settings can be treated as multi-modal multi-robot multi-goal path planning problems, where each robot has to reach an ordered sequence of goals. Existing approaches to this type of problem solve this using prioritization or assume synchronous completion of tasks, and are thus neither optimal nor complete. We formalize this problem as a single path planning problem and introduce a benchmark encompassing a diverse range of problem instances including scenarios with various robots, planning horizons, and collaborative tasks such as handovers. Along with the benchmark, we adapt an RRT* and a PRM* planner to serve as a baseline for the planning problems. Both planners work in the composite space of all robots and introduce the required changes to work in our setting. Unlike existing approaches, our planner and formulation is not restricted to discretized 2D workspaces, supports a changing environment, and works for heterogeneous robot teams over multiple modes with different constraints, and multiple goals. Videos and code for the benchmark and the planners is available at https://vhartman.github.io/mrmg-planning/.

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