MRNAV: Multi-Robot Aware Planning and Control Stack for Collision and Deadlock-free Navigation in Cluttered Environments

要約

静的および動的障害物がある乱雑な環境におけるマルチロボットの衝突やデッドロックのないナビゲーションは、多くのアプリケーションにとって根本的な問題です。
このような環境を効果的にナビゲートするための計画と制御のフレームワークである MRNAV を紹介します。
私たちの設計では、質的に異なる特性を持つ短期、中期、長期の意思決定モジュールを利用し、それらの責任を定義します。
意思決定モジュールは相互に補完し、効果的なナビゲーション機能を提供します。
MRNAV は、これら 3 つのレベルの意思決定モジュールを組み合わせ、その責任を明示的に定義する最初の階層型アプローチです。
マルチクアッドローター飛行をシミュレートするための設計を実装します。
私たちの評価では、さまざまな状況で効果的なナビゲーションを行うには 3 つのモジュールすべてが必要であることがわかりました。
8 時間のウォール タイム (6 時間のシミュレーション時間) の中断のないシミュレーションで、衝突やデッドロックが発生せずに、アプローチが長期にわたって実行可能であることを示します。

要約(オリジナル)

Multi-robot collision-free and deadlock-free navigation in cluttered environments with static and dynamic obstacles is a fundamental problem for many applications. We introduce MRNAV, a framework for planning and control to effectively navigate in such environments. Our design utilizes short, medium, and long horizon decision making modules with qualitatively different properties, and defines the responsibilities of them. The decision making modules complement each other and provide the effective navigation capability. MRNAV is the first hierarchical approach combining these three levels of decision making modules and explicitly defining their responsibilities. We implement our design for simulated multi-quadrotor flight. In our evaluations, we show that all three modules are required for effective navigation in diverse situations. We show the long-term executability of our approach in an eight hour long wall time (six hour long simulation time) uninterrupted simulation without collisions or deadlocks.

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