用于部署多辆袋鼠式机器人的随机分配方法
机器人学
2021-10-22 v1
摘要
袋鼠式机器人团队由运载机器人组成，其运输并部署多辆乘客机器人，例如一组地面机器人携带并部署多架空中机器人，以快速探索复杂环境。我们专门解决规划运载机器人的部署时间与位置的问题，以在针对不确定未来观测与回报进行推理的同时最好地满足任务目标。尽管先前工作提出了针对单运载机器人系统的最优多项式时间解，多运载机器人部署问题本质上更难，因为它需要处理多辆乘客机器人部署之间的冲突与依赖。我们提出了一种针对多运载机器人部署问题的集中式启发式搜索算法，该算法将蒙特卡洛树搜索与基于动态规划的序贯随机分配问题解相结合，作为展开动作选择策略。我们在程序生成数据及取自 DARPA 地下挑战赛城市赛段的数据上的结果表明了我们方法的可行性，以及对替代算法的显著探索性能提升。
引用
@article{arxiv.2110.10237,
title = {Stochastic Assignment for Deploying Multiple Marsupial Robots},
author = {Chris and Lee and Graeme Best and Geoffrey A. Hollinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.10237},
year = {2021}
}