핵심 개념
本研究は、コンピュータグラフィックス分野のConnected Fermat Spiral (CFS)を多ロボット協調のための経路計画に初めて適用し、任意の形状の障害物を含む複雑な環境でも効率的な領域カバレッジを実現する新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
초록
本研究は、多ロボット領域カバレッジ経路計画(MCPP)の課題に取り組むため、コンピュータグラフィックス分野のConnected Fermat Spiral (CFS)を初めて適用したアルゴリズムフレームワークを提案している。
主な内容は以下の通り:
単一のCFSバージョンを開発し、スケーラブルで適応性の高いMCPPを実現する。
CFSをMCPPに拡張し、コスト削減と経路の連続性・滑らかさのための新しい最適化手法を導入する。
広範な実験により、既存のMCPP手法に比べて、所要時間、経路の曲率、カバレッジ比、重複比の面で優れていることを実証する。
本研究は、コンピュータグラフィックスと自動計画の原理を融合させ、複雑な環境における多ロボットシステムの機能を向上させる重要な一歩を示している。
통계
多ロボット領域カバレッジ経路計画(MCPP)の目的は、ロボットの所要時間(makespan)を最小化すること。
各ロボットの経路長は、その経路上の等距離等高線の総数に等しい。
等高線グラフ(isograph)の各頂点の重みは、その等高線上の点の数を表す。
인용구
"MCFS uniquely enables the orchestration of multiple robots to generate coverage paths that contour around arbitrarily shaped obstacles, a feature that is notably lacking in traditional methods."
"MCFS solves MCPP by constructing a graph of isolines and transforming MCPP into a combinatorial optimization problem, aiming to minimize the makespan while covering all vertices."