マルチアーム・マルチタスク計画問題における低メイクスパン解の計算に向けて
Towards computing low-makespan solutions for multi-arm multi-task planning problems
複数のロボットアームが互いに干渉する環境で、タスク割り当てと順序をランダム再起動付き貪欲降下で探索し、マルチエージェント経路計画でメイクスパンを評価することで、低メイクスパン解を求める手法を提案した。
著者: Valentin N. Hartmann, Marc Toussaint
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We propose an approach to find low-makespan solutions to multi-robot multi-task planning problems in environments where robots block each other from completing tasks simultaneously. We introduce a formulation of the problem that allows for an approach based on greedy descent with random restarts for generation of the task assignment and task sequence. We then use a multi-agent path planner to evaluate the makespan of a given assignment and sequence. The planner decomposes the problem into multiple simple subproblems that only contain a single robots and a single task, and can thus be solved quickly to produce a solution for a fixed task sequence. The solutions to the subproblems are then combined to form a valid solution to the original problem. We showcase the approach on robotic stippling and robotic bin picking with up to 4 robot arms. The makespan of the solutions found by our algorithm are up to 30% lower compared to a greedy approach.
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