Multi-Agent Motion Planning with Bézier Curve Optimization under Kinodynamic Constraints

要約

マルチ エージェント モーション プランニング (MAMP) は、既知の環​​境内で複数の移動エージェントの移動時間を最小限に抑えながら、衝突のない動的に実行可能な軌道を探索する問題です。
MAMP は、よく研究されているマルチエージェント パス検索 (MAPF) 問題と密接に関連しています。
最近、MAPF メソッドは、相当数のエージェントの衝突のないパスを見つけることに大きな成功を収めています。
ただし、これらの方法では、瞬間的な動きを想定しているため、エージェントの運動力学的制約が見落とされることが多く、実用性と現実性が制限されます。
このペーパーでは、MAMP によってもたらされる課題に対処するために、PSB と呼ばれる 3 レベルの MAPF ベースのプランナーを紹介します。
PSB はエージェントの運動力学的能力を十分に考慮し、コントローラーによって直接実行できる滑らかな速度プロファイルを持つソリューションを生成します。
私たちは、自律走行車の交差点調整と移動ロボットの障害物が多いグリッドマップナビゲーションの領域内で PSB を経験的に評価します。
PSB は、既存の方法と比較してソリューション コストが最大 49.79% 向上します。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Motion Planning (MAMP) is a problem that seeks collision-free dynamically-feasible trajectories for multiple moving agents in a known environment while minimizing their travel time. MAMP is closely related to the well-studied Multi-Agent Path-Finding (MAPF) problem. Recently, MAPF methods have achieved great success in finding collision-free paths for a substantial number of agents. However, those methods often overlook the kinodynamic constraints of the agents, assuming instantaneous movement, which limits their practicality and realism. In this paper, we present a three-level MAPF-based planner called PSB to address the challenges posed by MAMP. PSB fully considers the kinodynamic capability of the agents and produces solutions with smooth speed profiles that can be directly executed by the controller. Empirically, we evaluate PSB within the domains of traffic intersection coordination for autonomous vehicles and obstacle-rich grid map navigation for mobile robots. PSB shows up to 49.79% improvements in solution cost compared to existing methods.

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