k-色多机器人运动规划

我们提出了多机器人运动规划问题的一个简单而自然的扩展，其中机器人被分成组（颜色），每组内的机器人是可互换的。每个机器人不再需要移动到特定目标，而是移动到分配给其组的某个目标位置。我们将此问题称为k-色多机器人运动规划，并提供了一种专门用于解决该问题的基于采样的算法。该算法的核心是一种新技术，其中k-色问题被简化为几个离散的多机器人运动规划问题。这些简化将基本样本放大为机器人的大量自由放置和路径。我们通过实现圆盘机器人和多边形机器人在平面中平移的情况来展示算法的性能。我们表明，该算法成功且高效地应对了各种具有挑战性的场景，涉及许多机器人，而该算法的简化版本（可视为k-色情况下一种流行的基于采样算法的扩展）即使在简单场景下也会失败。有趣的是，我们的算法在标准多机器人问题（每个机器人具有不同颜色）上优于PRM的成熟实现。