通过机器人重新分配应对挑战性环境中的大规模机器人任务分配

我们考虑的是多机器人任务分配 (MRTA)问题，旨在优化多个机器人分配到具有密集障碍物和狭窄通道的挑战性环境中的多个任务。在此类环境中，常用优化总代价的方法往往不够有效，因为机器人之间的冲突会导致额外代价（例如碰撞避免和等待）。此外，不考虑实际机器人路径的分配可能导致死锁，从而显著降低机器人的整体性能。我们提出一种可扩展的 MRTA 方法，考虑机器人的路径以避免碰撞和死锁，从而实现所有任务快速完成（即最小化 \textit{makespan}）。为将机器人路径纳入任务分配，该方法使用广义 Voronoi 图构建路网。该方法将路网划分为多个组件，以了解如何重新分配机器人以实现所有任务并减少机器人之间的冲突。在重新分配过程中，机器人根据先进先出原则通过推-弹出机制转移到其最终目的地。通过大量实验，我们显示该方法能够处理数百台机器人在密集杂乱环境中的实例，而竞争方法无法在时间限制内计算出解决方案。