MC-Swarm: Minimal-Communication Multi-Agent Trajectory Planning and Deadlock Resolution for Quadrotor Swarm

要約

効果的なマルチエージェント軌道計画のために、軽量通信とその潜在的な非同期を考慮することが重要です。
このホワイトペーパーでは、非同期に動作し、初期計画段階を除いて通信を必要としない四肢群群の分散軌道計画アルゴリズムを紹介します。
さらに、私たちのアルゴリズムは、飛行中の非同期更新と通信の欠如の下での行き詰まりを保証しません。
これらのポイントを効果的に確保するために、2つの主要なモジュールを構築します：調整状態のアップデーターと軌道オプティマイザー。
Coordination State Updaterは、各エージェントの目標に向けてウェイポイントを計算し、デッドロックを考慮しながらサブゴールの最適化と、近隣エージェントおよび障害に関する安全上の制約を実行します。
次に、軌道オプティマイザーは、近隣のエージェントの非同期計画の更新でさえ衝突回避を保証する軌跡を生成します。
デッドロックの解決との衝突回避の理論的保証を提供し、ランダムフォレストや狭いギャップの迷路を含む複雑なシミュレーション環境での方法の有効性を評価します。
さらに、合計ミッション時間を短縮するために、軽量通信を使用してより速い調整状態の更新を設計します。
最後に、私たちのアプローチは、広範なシミュレーションと散らかった環境シナリオを使用した実際の実験を通じて検証されています。

要約(オリジナル)

For effective multi-agent trajectory planning, it is important to consider lightweight communication and its potential asynchrony. This paper presents a distributed trajectory planning algorithm for a quadrotor swarm that operates asynchronously and requires no communication except during the initial planning phase. Moreover, our algorithm guarantees no deadlock under asynchronous updates and absence of communication during flight. To effectively ensure these points, we build two main modules: coordination state updater and trajectory optimizer. The coordination state updater computes waypoints for each agent toward its goal and performs subgoal optimization while considering deadlocks, as well as safety constraints with respect to neighbor agents and obstacles. Then, the trajectory optimizer generates a trajectory that ensures collision avoidance even with the asynchronous planning updates of neighboring agents. We provide a theoretical guarantee of collision avoidance with deadlock resolution and evaluate the effectiveness of our method in complex simulation environments, including random forests and narrow-gap mazes. Additionally, to reduce the total mission time, we design a faster coordination state update using lightweight communication. Lastly, our approach is validated through extensive simulations and real-world experiments with cluttered environment scenarios.

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