Heterogeneous Multi-robot Task Allocation for Long-Endurance Missions in Dynamic Scenarios

要約

動的シナリオで長期延滞ミッションを実行する不均一なチームで、マルチロボットタスク割り当て（MRTA）のフレームワークを提示します。
特に空中車両のロボットの限られたバッテリーを考えると、ロボット充電と特定のタスクの断片化や中継の可能性が可能になります。
また、協調的な方法でロボットの連合によって実行されなければならないタスクにも対処します。
これらの機能を考えると、理論的に分析し、混合整数線形プログラムとして最適に定式化する不均一なMRTA問題の新しいクラスを導入します。
次に、Heuristic Algorithmを提供して、おおよそのソリューションを計算し、計画をオンラインで修理または再構築することにより、予期しないイベントに対応できるミッション計画および実行アーキテクチャに統合します。
実験結果は、航空ロボットを使用した現実的なユースケースにおける新たに定式化された問題の関連性を示しています。
他のバリエーションと比較して、小規模シナリオでの正確な最適なソリューションと比較して、ヒューリスティックソルバーのパフォーマンスを評価します。
さらに、オンラインで計画を修復する繰り返しフレームワークの能力を評価します。

要約(オリジナル)

We present a framework for Multi-Robot Task Allocation (MRTA) in heterogeneous teams performing long-endurance missions in dynamic scenarios. Given the limited battery of robots, especially for aerial vehicles, we allow for robot recharges and the possibility of fragmenting and/or relaying certain tasks. We also address tasks that must be performed by a coalition of robots in a coordinated manner. Given these features, we introduce a new class of heterogeneous MRTA problems which we analyze theoretically and optimally formulate as a Mixed-Integer Linear Program. We then contribute a heuristic algorithm to compute approximate solutions and integrate it into a mission planning and execution architecture capable of reacting to unexpected events by repairing or recomputing plans online. Our experimental results show the relevance of our newly formulated problem in a realistic use case for inspection with aerial robots. We assess the performance of our heuristic solver in comparison with other variants and with exact optimal solutions in small-scale scenarios. In addition, we evaluate the ability of our replanning framework to repair plans online.

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