Decentralized Planning for Car-Like Robotic Swarm in Cluttered Environments

要約

Robot swarm はロボット研究コミュニティのホットスポットです。
この論文では、乱雑な環境でもリアルタイムの計画を立てることができる、車のようなロボットの群れのための分散フレームワークを提案します。
このシステムでは、頻繁なトポロジ変化を回避するために環境トポロジ情報に基づいてパス検索が行われ、実行不可能な初期値の極小値から逃れるために検索ベースの速度計画が活用されます。
次に、時空間最適化を利用して、安全でスムーズかつ動的に実行可能な軌道を生成します。
最適化中、軌道は固定時間ステップによって離散化されます。
エージェント間の符号付き距離にペナルティを課して衝突回避を実現し、平坦度差とフロントステア角の制限を組み合わせることで非ホロノミック制約を満たします。
無線ネットワークに軌跡をブロードキャストすることで、エージェントは潜在的な衝突を確認して防ぐことができます。
私たちは、シミュレーションと現実世界の実験でシステムの堅牢性を検証します。
コードはオープンソース パッケージとしてリリースされます。

要約(オリジナル)

Robot swarm is a hot spot in robotic research community. In this paper, we propose a decentralized framework for car-like robotic swarm which is capable of real-time planning in cluttered environments. In this system, path finding is guided by environmental topology information to avoid frequent topological change, and search-based speed planning is leveraged to escape from infeasible initial value’s local minima. Then spatial-temporal optimization is employed to generate a safe, smooth and dynamically feasible trajectory. During optimization, the trajectory is discretized by fixed time steps. Penalty is imposed on the signed distance between agents to realize collision avoidance, and differential flatness cooperated with limitation on front steer angle satisfies the non-holonomic constraints. With trajectories broadcast to the wireless network, agents are able to check and prevent potential collisions. We validate the robustness of our system in simulation and real-world experiments. Code will be released as open-source packages.

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