Decentralized Lifelong Path Planning for Multiple Ackerman Car-Like Robots

要約

連続領域における複数の非ホロノミック ロボットの経路計画は、多くのアプリケーションでロボット工学の困難な課題となります。
このテーマに関する最近の大きな進歩にもかかわらず、特にロボットが継続的に新しいタスクを引き受けなければならない生涯にわたる環境では、計算効率が高く高品質なソリューションが不足しています。
この研究では、離散領域でのマルチロボット計画のための最先端 (SOTA) 手法を可能にする主要なアイデアを、生涯設定での複数のアッカーマン (車のような) ロボットの動作計画に拡張することを可能にします。
高性能の集中型および分散型プランナー。
私たちのプランナーは、ロボットが正確な $SE(2)$ ゴールポーズに到達できるように軌道を計算します。
私たちの手法の有効性は、シミュレーションと実際の実験の両方を使用して徹底的に評価および確認されています。

要約(オリジナル)

Path planning for multiple non-holonomic robots in continuous domains constitutes a difficult robotics challenge with many applications. Despite significant recent progress on the topic, computationally efficient and high-quality solutions are lacking, especially in lifelong settings where robots must continuously take on new tasks. In this work, we make it possible to extend key ideas enabling state-of-the-art (SOTA) methods for multi-robot planning in discrete domains to the motion planning of multiple Ackerman (car-like) robots in lifelong settings, yielding high-performance centralized and decentralized planners. Our planners compute trajectories that allow the robots to reach precise $SE(2)$ goal poses. The effectiveness of our methods is thoroughly evaluated and confirmed using both simulation and real-world experiments.

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