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Scalable Multi-Robot Motion Planning Using Workspace Guidance-Informed Hypergraphs
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OA
AI
DOI：10.1109/LRA.2026.3666398.png)
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摘要
En 中文
在本工作中，我们提出了一种用于多移动机器人运动规划的方法，该方法能够高效地为包含多达128个机器人（比现有最先进方法大一个数量级）的机器人团队，在环境中有狭窄通道的拥挤场景中进行规划。我们通过扩展最先进的可分解状态空间超图（DaSH）多机器人规划框架，以支持在拥挤环境中的移动机器人运动规划，从而实现了可扩展性的提升。这是一个DaSH无法直接应用的问题，因为它缺乏高度结构化且易于离散化的任务空间，并且具有运动动力学约束。我们通过利用工作空间拓扑信息来限制规划空间的探索，并通过修改DaSH的冲突解决方案来实现这一目标。这种引导能够捕捉到机器人之间需要协调的时刻，使我们能够在组合相关机器人群体进行规划的同时，将难以处理的多机器人搜索空间进行分解，并限制机器人间的冲突风险。
Keyword:
motion and path planning
path planning for multiple mobile robots or agents
multi-robot systems
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.9W
机构
引用论文
db-CBS: Discontinuity-Bounded Conflict-Based Search for Multi-Robot Kinodynamic Motion Planningdb-CBS：基于冲突且受不连续性约束的多机器人运动规划OAAI
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OAAI分享收藏Scalable Multi-Robot Motion Planning for Congested Environments With Topological Guidance面向拥堵环境且具有拓扑引导的可扩展多机器人运动规划OAAI
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