Enhancing Multi-Drone Coordination for Filming Group Behaviours in Dynamic Environments

要約

マルチエージェント パス検索 (MAPF) は、ロボット工学と AI の基本的な問題であり、現実世界のシナリオで数多くのアプリケーションが使用されています。
そのようなシナリオの 1 つは、複数の俳優が出演するシーンの撮影であり、その目的は、複数の角度からシーンを同時にキャプチャすることです。
ここでは、衝突を回避しながら撮影目標を達成するために複数のエージェントの効率的な経路計画を行うための、タスク割り当てのフォーメーションベースの撮影指示と、それに続く競合ベースのMAPFアルゴリズムを紹介します。
アクター固有の要件と制約に対応するために、標準の MAPF 定式化の拡張を提案します。
私たちのアプローチには、MAPF 問題を解決するために広く使用されているヒューリスティック検索手法である競合ベースの検索が組み込まれています。
シミュレートされた環境でのさまざまな MAPF シナリオの実験を通じて、アプローチの有効性を実証します。
提案されたアルゴリズムにより、動的なシーンをキャプチャするためのフォーメーションベースの撮影の効率的なオンラインタスク割り当てが可能になり、さまざまな撮影や取材用途に適したものになります。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Path Finding (MAPF) is a fundamental problem in robotics and AI, with numerous applications in real-world scenarios. One such scenario is filming scenes with multiple actors, where the goal is to capture the scene from multiple angles simultaneously. Here, we present a formation-based filming directive of task assignment followed by a Conflict-Based MAPF algorithm for efficient path planning of multiple agents to achieve filming objectives while avoiding collisions. We propose an extension to the standard MAPF formulation to accommodate actor-specific requirements and constraints. Our approach incorporates Conflict-Based Search, a widely used heuristic search technique for solving MAPF problems. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on various MAPF scenarios in a simulated environment. The proposed algorithm enables the efficient online task assignment of formation-based filming to capture dynamic scenes, making it suitable for various filming and coverage applications.

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