Rule-Based Lloyd Algorithm for Multi-Robot Motion Planning and Control with Safety and Convergence Guarantees

要約

このペーパーでは、マルチロボットモーションの計画と制御のための分散ルールベースのロイドアルゴリズム（RBL）を紹介します。
基本的なロイドベースのアルゴリズム（LB）の主な制限は、デッドロックの問題と動的制約に効果的に対処できないことに関係しています。
私たちの貢献は2つあります。
まず、RBLがロボット間の通信やロボット間の同期に依存せずに、目標領域に安全性と収束を提供できる方法を示します。
制御入力の飽和により、異なる動的制約を検討しました。
第二に、ロイドベースのアルゴリズム（ルールなし）は、学習ベースのアプローチの安全層として正常に使用され、無視できない利点につながることを示します。
さらに、広範なシミュレーション、最先端のアートとの比較、および小規模の自動車のようなロボット、一輪車のようなロボット、全方向ロボット、およびフィールド上の航空ロボットの実験的検証を通じて、RBLの健全性、信頼性、およびスケーラビリティをさらに証明します。

要約(オリジナル)

This paper presents a distributed rule-based Lloyd algorithm (RBL) for multi-robot motion planning and control. The main limitations of the basic Loyd-based algorithm (LB) concern deadlock issues and the failure to address dynamic constraints effectively. Our contribution is twofold. First, we show how RBL is able to provide safety and convergence to the goal region without relying on communication between robots, nor synchronization between the robots. We considered different dynamic constraints with control inputs saturation. Second, we show that the Lloyd-based algorithm (without rules) can be successfully used as a safety layer for learning-based approaches, leading to non-negligible benefits. We further prove the soundness, reliability, and scalability of RBL through extensive simulations, comparisons with the state of the art, and experimental validations on small-scale car-like robots, unicycle-like robots, omnidirectional robots, and aerial robots on the field.

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