多辆 Ackerman 类车机器人的去中心化终身路径规划

连续域中多个非完整机器人的路径规划构成了一个具有许多应用的困难机器人挑战。尽管该主题近期取得了显著进展，但仍缺乏计算高效且高质量的解决方案，特别是在机器人必须持续承担新任务的终身设置中。在这项工作中，我们使得能够将启用离散域中最先进 (SOTA) 多机器人规划方法的关键思想扩展到终身设置中多辆 Ackerman（类车）机器人的运动规划成为可能，从而产生了高性能的集中式和去中心化规划器。我们的规划器计算轨迹，使机器人能够到达精确的 $SE(2)$ 目标位姿。通过仿真和真实世界实验，对我们方法的有效性进行了全面评估和确认。