Multi-Agent Path Finding with Real Robot Dynamics and Interdependent Tasks for Automated Warehouses

要約

マルチエージェント パス検索 (MAPF) は、自動化された倉庫や工場でのロボットの導入の基礎となる重要な最適化問題です。
このトピックに関する膨大な作業にもかかわらず、ほとんどのアプローチは環境とエージェントの両方で大幅な単純化を行っており、結果として得られるアルゴリズムは現実のシナリオでは実用的ではありません。
この論文では、倉庫内でのオンライン注文の配送に関する現実的な問題について考察します。倉庫では、ロボット群が各注文に属する製品を棚からワークステーションに運びます。
これにより、相互に依存する集荷タスクと配送タスクのストリームが作成され、関連する MAPF 問題は、これらのタスクを実行する現実的な衝突のないロボットの軌道を計算することで構成されます。
この MAPF 問題を解決するために、相互依存タスクを処理するための標準的な優先順位付き計画アルゴリズムの拡張 (インターリーブ優先順位付き計画) と、ダイナミクスに準拠した最適なロボット軌道を計算するための新しい Via-Point Star (VP*) アルゴリズムを提案します。
動く障害物を避けながら、一連のゴール地点を訪問します。
私たちはアプローチの完全性を証明し、実際の倉庫だけでなくシミュレーションでも評価します。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Path Finding (MAPF) is an important optimization problem underlying the deployment of robots in automated warehouses and factories. Despite the large body of work on this topic, most approaches make heavy simplifications, both on the environment and the agents, which make the resulting algorithms impractical for real-life scenarios. In this paper, we consider a realistic problem of online order delivery in a warehouse, where a fleet of robots bring the products belonging to each order from shelves to workstations. This creates a stream of inter-dependent pickup and delivery tasks and the associated MAPF problem consists of computing realistic collision-free robot trajectories fulfilling these tasks. To solve this MAPF problem, we propose an extension of the standard Prioritized Planning algorithm to deal with the inter-dependent tasks (Interleaved Prioritized Planning) and a novel Via-Point Star (VP*) algorithm to compute an optimal dynamics-compliant robot trajectory to visit a sequence of goal locations while avoiding moving obstacles. We prove the completeness of our approach and evaluate it in simulation as well as in a real warehouse.

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