时间不确定性下多机器人导游的人机匹配与路径同步规划
机器人学
2022-01-27 v1 多智能体系统
摘要
本文提出了一种用于部分已知且含不确定性的环境（如博物馆）中多机器人导游的框架。在所提出的集中式多机器人规划器中，将同时匹配与路径规划问题（SMRP）建模为根据人类所选兴趣点（POIs）将其与机器人导游匹配，并依据不确定的空间与时间估计为机器人生成路线与时刻表。我们开发了大邻域搜索算法以高效求得 SMRP 的次优低成本解。该多机器人规划器在不同数量的人类、机器人与 POIs 下进行了计算可扩展性与最优性评估。测试的最大案例涉及 50 个机器人、250 个人类与 50 个 POIs。随后，基于 Habitat-AI 开发了照片级真实感多机器人仿真平台，以验证在不确定室内环境中的导游性能。结果表明，所提集中式导游规划器具有可扩展性，在不同环境约束下对计划做出平滑权衡，并能在不精确的不确定性估计（在一定范围内）下保持鲁棒性能。
引用
@article{arxiv.2201.10635,
title = {Simultaneous Human-robot Matching and Routing for Multi-robot Tour Guiding under Time Uncertainty},
author = {Bo Fu and Tribhi Kathuria and Denise Rizzo and Matthew Castanier and X. Jessie Yang and Maani Ghaffari and Kira Barton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10635},
year = {2022}
}
备注
ASME, Journal of Autonomous Vehicles and Systems, 2022