Scalable Multi-Robot Motion Planning Using Guidance-Informed Hypergraphs

要約

この作業では、環境に狭い通路がある混雑した設定の既存の最先端の方法よりも最大数桁大きいロボットチームのための効率的な計画を立てる複数のモバイルロボットモーションプランニングの方法を提案します。
最先端の分解可能な状態空間ハイパーグラフ（DASH）計画フレームワークを適応させることにより、このスケーラビリティの改善を達成し、高度に構造化された計画スペースのない人と運動力学的制約のある人を含めるためにサポートできる一連の問題を拡大します。
これは、問題の構造に関するガイダンスを活用して、計画空間の調査を制限し、Dashの紛争解決スキームを変更することにより、これを達成します。
このガイダンスは、ロボット間の調整が必要な場合にキャプチャされ、計画中に関連するロボットグループを一緒に構成することにより、ロボット間紛争のリスクを制限しながら、巧妙に大きなマルチロボット検索スペースを分解できます。

要約(オリジナル)

In this work, we propose a method for multiple mobile robot motion planning that efficiently plans for robot teams up to an order of magnitude larger than existing state-of-the-art methods in congested settings with narrow passages in the environment. We achieve this improvement in scalability by adapting the state-of-the-art Decomposable State Space Hypergraph (DaSH) planning framework to expand the set of problems it can support to include those without a highly structured planning space and those with kinodynamic constraints. We accomplish this by exploiting guidance about a problem’s structure to limit exploration of the planning space and through modifying DaSH’s conflict resolution scheme. This guidance captures when coordination between robots is necessary, allowing us to decompose the intractably large multi-robot search space while limiting risk of inter-robot conflicts by composing relevant robot groups together while planning.

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