[論文レビュー] Two Techniques That Enhance the Performance of Multi-robot Prioritized Path Planning

Anton Andreychuk, Konstantin Yakovlev|arXiv (Cornell University)|May 3, 2018

Robotic Path Planning Algorithms被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、優先順位付きマルチロボットパスプランニングを改善する2つの新規手法を紹介する：失敗したロボットに体系的に優先順位を再割り当てすることで繰り返し失敗を回避する決定的再スケジューリング、および、定められた時間内に高優先度ロボットが低優先度ロボットの出発位置を占領しないように制限するセーフスタートインターバル（SSI）。実験の結果、特に密集した環境において、ベースラインおよびランダム再スケジューリングと比較して、成功確率の向上と実行時間の短縮が顕著に見られた。

ABSTRACT

We introduce and empirically evaluate two techniques aimed at enhancing the performance of multi-robot prioritized path planning. The first technique is the deterministic procedure for re-scheduling (as opposed to well-known approach based on random restarts), the second one is the heuristic procedure that modifies the search-space of the individual planner involved in the prioritized path finding.

研究の動機と目的

• 優先順位の最適でない順序付けと出発位置での干渉が原因で、密集した環境において優先順位付きマルチロボットパスプランナの失敗率が高くなる問題に対処すること。
• ランダム再起動を決定的再スケジューリング戦略に置き換えることで、優先順位付きプランナの効果性と効率性を向上させること。
• 高優先度ロボットが低優先度ロボットの出発位置を遮断する原因となる失敗を、時間ベースの抑制機構によって低減すること。
• さまざまなロボット密度において、成功確率、実行時間、マクスパン、フローフタイムへのこれらの手法の影響を実験的に評価すること。
• 任意の既存の優先順位付きパスプランナと互換性がある即時適用可能な強化手法を提供すること。

提案手法

• 失敗したロボットの優先順位を1に引き上げ、プランナを再起動することで、再発する失敗パターンを回避する決定的再スケジューリングを導入。
• セーフスタートインターバル（SSI）を提案：低優先度ロボットの出発位置に、どのロボットも時間区間[0, k]内に侵入できないように制限する。
• SSIを用いて出発位置周辺の動きを制限し、低優先度ロボットの実行可能経路の発見確率を高める。
• 手法の評価を制御された条件下で行うために、最先端の優先順位付きプランナAA-SIPP(m)をベースソルバとして採用。
• 初期優先順位割り当てに「最短優先」戦略を採用し、ロボット数ごとに100個のランダムインスタンスで性能を評価。
• ランダム再スケジューリングとの公平な比較を保証するため、ランダム再スケジューリングに5分のタイムアウトを設定。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 決定的再スケジューリングは、優先順位付きマルチロボットパスプランニングにおいて、ランダム再スケジューリングよりも成功確率と実行時間の面で優れているか？
• RQ2 セーフスタートインターバル（SSI）を導入することで、ロボットが密集した配置状況において、優先順位付きプランナの成功確率はどの程度向上するか？
• RQ3 SSIと決定的再スケジューリングは、ベースラインおよびランダム再スケジューリングと比較して、マクスパンとフローフタイムにどのような影響を及ぼすか？
• RQ4 出発位置の干渉によって以前は解けなかったインスタンスを、これらの手法が解けるようになるか？
• RQ5 性能向上は、さまざまなロボット密度および環境タイプにおいて一貫しているか？

主な発見

• 32×32の空きグリッドでは、SSIのkを3以上に設定することで、192台（18.75％密度）のロボットにおいて、ベースラインの0％から80％以上に成功確率が向上した。
• 100の障害物セルを有する倉庫風環境（21×35グリッド）では、決定的再スケジューリングが160台のロボットで99％の成功確率を達成したのに対し、ランダム再スケジューリングではたった42％にとどまった。
• 160台のロボットにおいて、決定的手法の実行時間は28.28秒（ランダム再スケジューリングの117.82秒の4倍速）であった。
• マクスパンはわずかに増加したが、決定的手法は160台のロボットにおいてフローフタイム5298.85（ランダム再スケジューリングの5220.90）を達成し、全体的な解の質が向上していることが示された。
• SSIと決定的再スケジューリングの組み合わせにより、出発位置の遮断によって以前は解けなかったインスタンスも解けるようになった。
• 提案手法は、特に高密度な状況において、ベースラインおよびランダム再スケジューリングと比較して、成功確率、実行時間、解の質の面で顕著に優れている。