複数ロボットによる高品質な散らかり除去計画の計算
Computing High-Quality Clutter Removal Solutions for Multiple Robots
複数ロボットで作業空間の散らかりを除去する計画問題に対し、A*や動的計画法などの探索アルゴリズムを提案し、単一ロボットを大きく上回る除去順序を生成できることを示した。
著者: Wei N. Tang, Shuai D. Han, Jingjin Yu
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We investigate the task and motion planning problem of clearing clutter from a workspace with limited ingress/egress access for multiple robots. We call the problem multi-robot clutter removal (MRCR). Targeting practical applications where motion planning is non-trivial but is not a bottleneck, we focus on finding high-quality solutions for feasible MRCR instances, which depends on the ability to efficiently compute high-quality object removal sequences. Despite the challenging multi-robot setting, our proposed search algorithms based on A*, dynamic programming, and best-first heuristics all produce solutions for tens of objects that significantly outperform single robot solutions. Realistic simulations with multiple Kuka youBots further confirms the effectiveness of our algorithmic solutions. In contrast, we also show that deciding the optimal object removal sequence for MRCR is computationally intractable.
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