要約
静的および動的障害物がある乱雑な環境での衝突のないナビゲーションは、多くのマルチロボット タスクにとって不可欠です。
動的障害物はインタラクティブである場合もあります。つまり、その動作は他のエンティティの動作に基づいて変化します。
動的障害物のインタラクティブな挙動の新しい表現と、静的および動的障害物回避だけでなくロボット間の衝突回避も可能にする分散型リアルタイムマルチロボット軌道計画アルゴリズムを提案します。
私たちのプランナーは、インタラクティブ性を考慮して、動的な障害物の動作をシミュレートします。
静的な障害物の知覚の不正確さと動的障害物の予測の不正確さを考慮します。
チームメイト間の非同期計画やメッセージの遅延、ドロップ、再注文を処理します。
25400 のランダムなケースを使用してシミュレーションでアルゴリズムを評価し、2100 のランダムなケースを使用して 3 つの最先端のベースラインと比較します。
当社のアルゴリズムは、最良のベースラインと比較して、単一ロボットの場合はわずか 0.28 倍の時間を使用して最大 1.68 倍の成功率を達成し、マルチロボットの場合はわずか 0.36 倍の時間を使用して最大 2.15 倍の成功率を達成します。
プランナーを実際のクアッドローターに実装して、現実世界への適用性を示します。
要約(オリジナル)
Collision-free navigation in cluttered environments with static and dynamic obstacles is essential for many multi-robot tasks. Dynamic obstacles may also be interactive, i.e., their behavior varies based on the behavior of other entities. We propose a novel representation for interactive behavior of dynamic obstacles and a decentralized real-time multi-robot trajectory planning algorithm allowing inter-robot collision avoidance as well as static and dynamic obstacle avoidance. Our planner simulates the behavior of dynamic obstacles, accounting for interactivity. We account for the perception inaccuracy of static and prediction inaccuracy of dynamic obstacles. We handle asynchronous planning between teammates and message delays, drops, and re-orderings. We evaluate our algorithm in simulations using 25400 random cases and compare it against three state-of-the-art baselines using 2100 random cases. Our algorithm achieves up to 1.68x success rate using as low as 0.28x time in single-robot, and up to 2.15x success rate using as low as 0.36x time in multi-robot cases compared to the best baseline. We implement our planner on real quadrotors to show its real-world applicability.
arxiv情報
| 著者 | Baskın Şenbaşlar,Gaurav S. Sukhatme |
| 発行日 | 2024-05-20 16:57:35+00:00 |
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