Multi-Robot Task and Motion Planning With Subtask Dependencies
Multi-Robot Task and Motion Planning With Subtask Dependencies
复制标题
具有子任务依赖性的多机器人任务和运动规划
DOI：
10.1109/lra.2020.2976329
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发表时间：
2020
影响因子：
5.2
通讯作者：
N. Amato
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
James Motes;R. Sandström;Hannah Lee;Shawna L. Thomas;N. Amato
我们提出了一种多机器人集成任务和运动方法，能够处理多个可分解任务中的顺序子任务依赖性。我们将多机器人寻路方法（基于冲突的搜索）映射到任务规划，并将其与运动规划集成以创建 TMP-CBS。 TMP-CBS 将任务分解、分配和规划结合起来，以支持最佳解决方案取决于机器人可用性和团队间冲突避免的情况。我们展示了更简单的任务集的改进规划时间，并生成最佳解决方案。比以前的方法更广泛的问题的状态空间表示。
We present a multi-robot integrated task and motion method capable of handling sequential subtask dependencies within multiply decomposable tasks. We map the multi-robot pathfinding method, Conflict Based Search, to task planning and integrate this with motion planning to create TMP-CBS. TMP-CBS couples task decomposition, allocation, and planning to support cases where the optimal solution depends on robot availability and inter-team conflict avoidance. We show improved planning time for simpler task sets and generate optimal solutions w.r.t. the state space representation for a broader range of problems than prior methods.
DOI：
10.1109/icra40945.2020.9197574
发表时间：
2020
期刊：
IEEE International Conference on Robotics and Automation
影响因子：
--
作者：
Shah, Naman;Kala Vasudevan, Deepak;Kumar, Kislay;Kamojjhala, Pranav;Srivastava, Siddharth
通讯作者：
Srivastava, Siddharth