Role Engine Implementation for a Continuous and Collaborative Multi-Robot System

要約

多様なロボットのチームが関与する状況では、各ロボットに適切な役割を割り当て、そのパフォーマンスを評価することが重要です。
これらの役割は、特定のコンテキスト内でのロボットの特定の特性を定義します。
割り当てられた役割に基づいてロボットによって示されるストリーム アクションは、プロセス ロールと呼ばれます。
私たちの研究では、多変量確率関数を使用したプロセスの役割の描写に取り組んでいます。
この研究の主な目的は、協調的なマルチロボット システムのための役割エンジンを開発し、ロボットの動作を最適化することです。
ロール エンジンは、各ロボットに適切なロールを割り当て、ほぼ最適なプロセス ロールを生成し、時間どおりに更新し、ロボットの誤動作のインスタンスを特定したり、必要に応じて再計画をトリガーしたりするように設計されています。
考慮される環境は動的であり、障害物や他のエージェントが関与します。
ロール エンジンは、集中開始と分散アクションを備えたハイブリッドで動作し、ラベルのないロールをエージェントに割り当てます。
ガウス プロセス (GP) 推論手法を採用し、ローカルな制約や他のエージェントに関連する制約に基づいてプロセスの役割を最適化します。
さらに、環境のスケルトンを利用して初期化と実現可能性評価の課題に対処する革新的なアプローチを提案します。
私たちは、シミュレーション研究とさまざまな移動ロボットを含む実世界の実験を通じて、提案されたアプローチの実現可能性と効率性を実証することに成功しました。

要約(オリジナル)

In situations involving teams of diverse robots, assigning appropriate roles to each robot and evaluating their performance is crucial. These roles define the specific characteristics of a robot within a given context. The stream actions exhibited by a robot based on its assigned role are referred to as the process role. Our research addresses the depiction of process roles using a multivariate probabilistic function. The main aim of this study is to develop a role engine for collaborative multi-robot systems and optimize the behavior of the robots. The role engine is designed to assign suitable roles to each robot, generate approximately optimal process roles, update them on time, and identify instances of robot malfunction or trigger replanning when necessary. The environment considered is dynamic, involving obstacles and other agents. The role engine operates hybrid, with central initiation and decentralized action, and assigns unlabeled roles to agents. We employ the Gaussian Process (GP) inference method to optimize process roles based on local constraints and constraints related to other agents. Furthermore, we propose an innovative approach that utilizes the environment’s skeleton to address initialization and feasibility evaluation challenges. We successfully demonstrated the proposed approach’s feasibility, and efficiency through simulation studies and real-world experiments involving diverse mobile robots.

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