MADER:多智能体与动态环境中的轨迹规划器
机器人学
2021-04-16 v2 多智能体系统
摘要
本文提出MADER,一种用于无人机的三维去中心化异步轨迹规划器,可在含静态障碍、动态障碍及其他规划智能体的环境中生成无碰撞轨迹。通过为轨迹的每个区间构建外多面体表示,并将分隔每对多面体的平面作为优化问题中的决策变量,实现对其他动态障碍或智能体的实时避碰。MADER使用我们近期开发的MINVO基来获得外多面体表示,其体积分别比规划文献中广泛使用的Bernstein或B样条基小2.36和254.9倍。我们的去中心化异步算法通过将其他智能体的已提交轨迹作为约束纳入优化,并执行碰撞检查-复查机制,保证相对于其他智能体的安全性。最后,在具有挑战性的杂乱环境中的大量仿真表明,与Bernstein和B样条基相比,飞行时间最多减少33.9%,停顿次数减少88.8%,飞行距离短于集中式方法,且平均总时间短于同步去中心化方法。
引用
@article{arxiv.2010.11061,
title = {MADER: Trajectory Planner in Multi-Agent and Dynamic Environments},
author = {Jesus Tordesillas and Jonathan P. How},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11061},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 15 figures