受约束带宽观测共享用于动态环境中多机器人导航的智能背包方案
机器人学
2025-03-04 v2
摘要
多机器人导航正在成为灾难响应、自动驾驶、仓库及制造自动化等领域的关键技术。在受通信基础设施严格带宽限制约束的情况下，机器人团队常需在高度动态的环境中运行，有效的观测共享成为具有挑战性的难题。本文提出了一种新型最优通信方案——智能背包（Intelligent Knapsack, iKnap），用于在带宽受限的动态环境中实现多机器人导航。我们将多机器人通信建模为推理代理图中的信念传播过程，随后将观测共享的组合优化问题形式化为0/1背包问题， wherein 每个可能的机器人两两通信均被赋予衡量其带宽成本的决策效用，且系统存在累计带宽上限。我们采用ROS2和Open Robotics Middleware Framework，在模拟包含人工职工的仓库场景中评估了该方法。相较于基于广播的最优通信方案，iKnap在场景复杂度提升时显著改善导航性能，同时保持类似运行时。此外，iKnap在极端资源匮乏和高不确定性环境中更高效地利用已分配带宽和观测资源。基于上述结果，我们认为该方法能够使多机器人团队在实际导航问题中实现更稳健的协作。
引用
@article{arxiv.2409.09975,
title = {Constrained Bandwidth Observation Sharing for Multi-Robot Navigation in Dynamic Environments via Intelligent Knapsack},
author = {Anirudh Chari and Rui Chen and Han Zheng and Changliu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.09975},
year = {2025}
}