db-CBS: Discontinuity-Bounded Conflict-Based Search for Multi-Robot Kinodynamic Motion Planning

要約

この論文では、異なるダイナミクス、作動限界、形状を持つロボットのチームが困難な環境で目標を達成できるようにするマルチロボットの運動力学モーション プランナーについて説明します。
この問題は、マルチエージェント経路探索手法である競合ベース検索 (CBS) と、単一ロボットの運動力学運動プランナーである不連続有界 A* を組み合わせることによって解決されます。
私たちの手法である db-CBS は 3 つのレベルで動作します。
最初に、事前に計算されたモーション プリミティブ間の境界のある不連続性を許可するグラフ検索を使用して、個々のロボットの軌道を計算します。
2 番目のレベルではロボット間の衝突を特定し、最初のレベルに制約を課すことで衝突を解決します。
3 番目の最終レベルでは、不連続性を含む結果の解を関節空間軌道最適化の初期推定として使用します。
この手順は、不連続限界を減らして繰り返されます。
私たちのアプローチはいつでも可能で、確率的に完全で、漸近的に最適であり、最適に近い解決策を迅速に見つけます。
一輪車、ダブルインテグレータ、トレーラー付き自動車などのロボットダイナミクスをさまざまな設定で使用した実験結果は、私たちの方法が既存の最先端技術よりも高い成功率と低コストで困難なタスクを解決できることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a multi-robot kinodynamic motion planner that enables a team of robots with different dynamics, actuation limits, and shapes to reach their goals in challenging environments. We solve this problem by combining Conflict-Based Search (CBS), a multi-agent path finding method, and discontinuity-bounded A*, a single-robot kinodynamic motion planner. Our method, db-CBS, operates in three levels. Initially, we compute trajectories for individual robots using a graph search that allows bounded discontinuities between precomputed motion primitives. The second level identifies inter-robot collisions and resolves them by imposing constraints on the first level. The third and final level uses the resulting solution with discontinuities as an initial guess for a joint space trajectory optimization. The procedure is repeated with a reduced discontinuity bound. Our approach is anytime, probabilistically complete, asymptotically optimal, and finds near-optimal solutions quickly. Experimental results with robot dynamics such as unicycle, double integrator, and car with trailer in different settings show that our method is capable of solving challenging tasks with a higher success rate and lower cost than the existing state-of-the-art.

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