Nav-SCOPE: Swarm Robot Cooperative Perception and Coordinated Navigation

要約

このペーパーでは、分散化された協同組合の認識を備えたマルチロボット調整ナビゲーションのための軽量の体系的なソリューションを提案します。
情報フローは、信頼性の低いアドホックネットワーク上のリアルタイムの観察共有を促進するために最初に作成されます。
次に、各ロボットの環境不確実性は、補完的な情報を提供する相互作用フィールドによって削減されます。
最後に、パスの最適化が達成され、効果的な収束、発散、および衝突回避との自己組織化された調整が可能になります。
私たちの方法は完全に解釈可能で、ギャップなしで展開する準備ができています。
包括的なシミュレーションと現実世界の実験は、パス冗長性の低下、さまざまなタスクにわたる堅牢なパフォーマンス、および計算と通信に関する最小限の要求を示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a lightweight systematic solution for multi-robot coordinated navigation with decentralized cooperative perception. An information flow is first created to facilitate real-time observation sharing over unreliable ad-hoc networks. Then, the environmental uncertainties of each robot are reduced by interaction fields that deliver complementary information. Finally, path optimization is achieved, enabling self-organized coordination with effective convergence, divergence, and collision avoidance. Our method is fully interpretable and ready for deployment without gaps. Comprehensive simulations and real-world experiments demonstrate reduced path redundancy, robust performance across various tasks, and minimal demands on computation and communication.

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