要約
この研究は、博物館などの不確実性のある部分的に既知の環境におけるマルチロボットのツアー案内のためのフレームワークを提示します。
同時マッチングおよびルーティング問題 (SMRP) は、要求された興味のある場所 (POI) に従って人間とロボット ガイドをマッチングし、不確実な時間推定に従ってロボットのルートを生成するために定式化されます。
SMRP に最適ではない低コストのソリューションを効率的に見つけるために、大規模な近傍検索アルゴリズムが開発されています。
マルチロボット プランナーの拡張性と最適性は計算によって評価されます。
テストされた最大のケースには、50 台のロボット、250 人の人間、および 50 の POI が含まれます。
不確実な屋内環境におけるツアーガイドのパフォーマンスを検証するために、写真のようにリアルなマルチロボットシミュレーションが開発されました。
要約(オリジナル)
This work presents a framework for multi-robot tour guidance in a partially known environment with uncertainty, such as a museum. A simultaneous matching and routing problem (SMRP) is formulated to match the humans with robot guides according to their requested places of interest (POIs) and generate the routes for the robots according to uncertain time estimation. A large neighborhood search algorithm is developed to efficiently find sub-optimal low-cost solutions for the SMRP. The scalability and optimality of the multi-robot planner are evaluated computationally. The largest case tested involves 50 robots, 250 humans, and 50 POIs. A photo-realistic multi-robot simulation was developed to verify the tour guiding performance in an uncertain indoor environment.
arxiv情報
| 著者 | Bo Fu,Tribhi Kathuria,Denise Rizzo,Matthew Castanier,X. Jessie Yang,Maani Ghaffari,Kira Barton |
| 発行日 | 2023-09-27 03:01:32+00:00 |
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