알려지지 않은 환경에서 다중 로봇의 효율적인 협업 내비게이션을 위한 지각 융합 활용
본 논문에서는 알려지지 않은 환경에서 다중 로봇이 협업하여 효율적인 경로 계획을 수행하기 위해 DHbug 알고리즘과 그래프 신경망 기반의 정보 융합 기술을 결합한 계층적 접근 방식을 제안합니다.
A Hybrid Multi-Robot Collaborative Path Planning Method Using DHbug Algorithm and Graph Neural Networks for Navigation in Unknown Environments
This paper proposes a novel hierarchical multi-robot collaborative path planning method that combines the DHbug algorithm with a graph neural network (GIWT) to enable efficient and reliable navigation in unknown environments by leveraging local perception data from multiple robots.
현실적인 통신 환경에서 부분적으로 관찰 가능한 그래프 상의 이기종 로봇 팀 협업
이기종 로봇으로 구성된 팀이 부분적으로만 환경을 파악할 수 있고 현실적인 통신 제약이 있는 상황에서도 협업을 통해 목표 지점까지의 이동 비용을 최소화하는 알고리즘을 제시한다.
Team Coordination on Graphs with Heterogeneous Robots, Partial Observability, and Realistic Communication
This research paper proposes a novel algorithm for coordinating a team of heterogeneous robots with limited sensing and communication capabilities to navigate a partially observable graph while minimizing the overall cost.
기하학적 그래프 신경망 기반 다중 모바일 로봇의 협업 목표 추적
로봇 공동 작업을 위한 새로운 기하학적 그래프 신경망 아키텍처인 GeoGNN을 소개하며, 이는 로봇 간의 공간적 관계를 활용하여 지역적 관찰만으로도 효율적인 경로 계획을 가능하게 한다.
幾何学的グラフニューラルネットワークに基づく複数移動ロボットの協調的目標追跡
局所的な観測情報のみを用いた実環境での複数移動ロボットの協調的な経路計画問題に対し、幾何学的グラフニューラルネットワーク(GeoGNN)を用いた手法を提案し、シミュレーションと実機実験を通して有効性を検証した。
Multi-Robot Collaborative Path Planning Using Geometric Graph Neural Networks in Simulated and Real-World Environments
This research introduces MRPP-GeoGNN, a novel approach for multi-robot collaborative path planning that leverages geometric graph neural networks to fuse local sensory data and relative positions of neighboring robots, achieving improved performance in both simulated and real-world environments compared to traditional methods.
The Computational Complexity and Makespan Bounds of Optimally Solving Colored Generalized Sliding-Tile Puzzles
The Colored Generalized Sliding-Tile Puzzle (CGSP) and its variants, which model real-world multi-robot path planning problems with varying degrees of robot distinguishability, are NP-complete to solve optimally for minimum makespan, even with a single escort. However, polynomial-time algorithms exist that can achieve makespan bounds within a logarithmic factor of the optimal solution.
불확실성을 지닌 복잡한 환경에서의 실시간 다중 로봇 경로 계획: SPF-EMPC 플래너
본 논문에서는 안전 확률 필드와 확장 상태 모델 예측 제어를 기반으로 한 SPF-EMPC 플래너를 제안하여, 불확실성을 지닌 복잡한 환경에서 다중 로봇의 실시간 경로 계획 및 추적 문제를 해결합니다.
Enhancing Multi-Robot Path Planning Through Targeted Parallelization
Efficiently improving multi-robot path planning through targeted parallelization strategies.
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