日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

マルチロボット計画arXiv:1910.03101

狭所環境における運動学的制約下でのマルチロボット協調計画

Multi-Robot Coordinated Planning in Confined Environments under Kinematic Constraints

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

ロボット同士が近接して動作する狭い環境で、安全な経路と運動学的制約の遵守を両立する計算効率の良い計画手法を提案し、集中型プランナdRRT*を高速化したfdRRTで計算時間と解品質のトレードオフを実現した。

著者: Clayton Mangette, Pratap Tokekar

分類: cs.MA, cs.RO

原文アブストラクト

We investigate the problem of multi-robot coordinated planning in environments where the robots may have to operate in close proximity to each other. We seek computationally efficient planners that ensure safe paths and adherence to kinematic constraints. We extend the central planner dRRT* with our variant, fast-dRRT (fdRRT), with the intention being to use in tight environments that lead to a high degree of coupling between robots. Our algorithm is empirically shown to achieve the trade-off between computational time and solution quality, especially in tight environments.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)の公式広告バナーFRONTIERでGPU搭載PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI