多机器人系统的分散轨迹生成算法游喧

多机器人系统的分散轨迹生成算法

印度SRM科学技术研究所的研究人员最近开发了一种用于多主体系统的分散式轨迹生成算法。他们的算法发表在arXiv上的一篇论文中，当提供初始状态和所需的最终姿势时，可以为机器人生成无碰撞的轨迹。

负责这项研究的高级研究员西瓦娜森·K告诉TechXplore：“戈文德和他的团队雄心勃勃地向我寻求关于他们的学士学位项目的建议”

“知道了他们的数学能力，我觉得应该给他们分配一个有挑战性的问题，未来有待解决。

随着世界朝着无人驾驶汽车的方向发展，我建议开发一种去中心化算法，用于无人驾驶汽车在路口导航。

该算法的性能未达到标准，因此我们将工作扩展到开发一种算法，该算法可以使自动驾驶汽车在未知环境中导航，从而避免与其他机器人/障碍物发生碰撞。”

多机器人系统涉及许多协作完成各种任务的机器人代理或自动驾驶汽车。这些系统可能在许多领域具有有趣的应用，包括运输，娱乐，安全和太空探索。

当多个机器人一起完成一项给定任务时，需要仔细规划其轨迹，以确保这些机器人不会相互碰撞，并且不会违反其动态限制。

到目前为止，大多数轨迹生成方法已经集中化，这意味着它们可以预先生成轨迹，然后将其传输到各个机器人。

尽管集中式方法在已知环境中使用的机器人数量有限，但效果很好，但很难大规模应用。因此，近年来，研究人员一直在研究分散的方法，这些方法可以连续地重新规划轨迹，以应对环境中的意外变化或障碍。

单个代理程序的系统概述。橙色箭头表示原始数据，红色箭头表示来自外部源的数据，黑色箭头表示已处理的数据和流向。这项工作的重点是阴影部分。

SRM研究所的研究人员团队开发了一种新的去中心化算法，用于生成多主体系统的轨迹。他们的方法遵循两步过程，通过预测其他机器人的位置，生成机器人将被约束在其中的无碰撞凸区。

“我们的方法有两个子目标。第一个是环境的识别，其中包括针对自身的地图生成和针对环境中其他人的轨迹预测，以识别自我安全该地区的研究人员之一Told TechXplore，Govind AadithyaR。“

随后是在安全区域内导航的目标，以便到达所需的目的地，为此，我们将利用可用信息生成自我的轨迹，并定期对其进行重新计划，以应对自我周围发生的变化。确保自我沿着指定的路径运动，并使用轨迹跟踪器跟踪状态。”

Govind和他的同事采用了一种简单的障碍物检测方法，即使用基于局部形状的地图为单个人员制定安全区域。基于此数据，他们的算法可以预测其他机器人的轨迹，并将它们合并到模型中，从而通过调整机器人可以在其中导航而不碰撞的区域的大小来避免碰撞。

“对我来说，这项工作最有意义的收获之一就是连续时间碰撞检查对于安全无碰撞导航至关重要”，另一位参与此项研究的研究人员Shravan Krishnan告诉TechXplore。“

此外，对于避免碰撞，我们发现复杂的映射技术并不是最重要的，但是在处理空间的最佳使用时仍然是必不可少的。这意味着对于保守的演习，基于简单几何图形的障碍物表示就足够了，但是对于动态和要利用全空间进行侵略性机动，复杂的几何形状是必须的。”

研究人员在gazebo平台上的仿真中评估了他们的方法，这些方法是将ROS与平面空中机器人和非完整轮式机器人一起使用。在类似交叉点和非结构化的环境中。他们的算法能够在受限环境中有效生成平滑轨迹，避免了机器人之间的碰撞。

进行这项研究的研究人员之一Vijay Arvindh B对TechXplore表示：“为此，我们想在3-D上扩展算法，增加一个维度。” “我们目前正在研究需要修复的缺陷，以便评估3-D算法。”

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