Scalable Multi-robot Motion Planning for Congested Environments With Topological Guidance

要約

マルチロボット動作計画 (MRMP) は、連続状態空間内で一連のロボットの衝突のない経路を見つける問題です。
MRMP の難易度はロボットの数に応じて増加し、ロボット間の調整が必要な倉庫の通路など、ロボットが通過しなければならない狭い通路がある環境ではさらに悪化します。
単一ロボット設定では、トポロジーに基づいた動作計画手法により、このような制限された環境でのパフォーマンスが向上することが示されています。
この研究では、既存のトポロジガイドによる単一ロボットの動作計画手法をマルチロボット領域に拡張し、トポロジガイドによってもたらされる効率の向上を活用します。
多くの狭い通路がある複雑な環境で効率的に経路を計画するこの方法の能力を実証し、このクラスの問題における既存の方法より最大 25 倍の規模のロボット チームまで拡張できます。
環境のトポロジーに関する知識を活用することで、他の方法よりも高品質のソリューションも見つけられます。

要約(オリジナル)

Multi-robot motion planning (MRMP) is the problem of finding collision-free paths for a set of robots in a continuous state space. The difficulty of MRMP increases with the number of robots and is exacerbated in environments with narrow passages that robots must pass through, like warehouse aisles where coordination between robots is required. In single-robot settings, topology-guided motion planning methods have shown improved performance in these constricted environments. In this work, we extend an existing topology-guided single-robot motion planning method to the multi-robot domain to leverage the improved efficiency provided by topological guidance. We demonstrate our method’s ability to efficiently plan paths in complex environments with many narrow passages, scaling to robot teams of size up to 25 times larger than existing methods in this class of problems. By leveraging knowledge of the topology of the environment, we also find higher-quality solutions than other methods.

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