一种用于多机器人系统的分散轨迹生成算法

印度SRM科学与技术研究所的研究人员最近开发了一种用于多智能体系统的分散轨迹生成算法。他们的算法在预先公布在arXiv上的论文中提出，当提供初始状态和期望的最终姿势时，可以为机器人生成无碰撞轨迹。

“Govind和他的团队雄心勃勃地向我寻求我对他们学士学位项目的建议，”负责该研究的高级研究员Sivanathan K告诉TechXplore。“了解他们的数学能力，我觉得他们应该被分配一个未来等待解决的具有挑战性的问题。随着世界向自动驾驶汽车发展，我建议开发一种用于自动驾驶车辆的分散算法来导航十字路口。我们觉得该算法的性能达不到标准，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车辆在未知环境中航行，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机器人代理或自主车辆，它们在各种任务上进行协作。这些系统可以在许多领域具有有趣的应用，包括交通，娱乐，安全和太空探索。

当几个机器人在给定任务上一起工作时，它们的轨迹需要仔细规划以确保机器人不会相互碰撞并且不会违反它们的动态限制。到目前为止，大多数用于轨迹生成的方法都是集中的，这意味着它们预先生成轨迹，然后将它们传输到单个机器人。

虽然集中式方法在已知环境中使用且机器人数量有限，但它们很难在更大规模上应用。因此，近年来，研究人员一直在研究分散的方法，这些方法可以不断重新规划轨迹，应对环境中的意外变化或障碍。

SRM研究所的研究人员团队为多智能体系统的轨迹生成开发了一种新的分散算法。他们的方法遵循两个步骤，通过预测其他机器人的位置，生成机器人将被约束的无碰撞凸区域。

“我们的方法有两个子目标。第一个是环境识别，包括自我的地图生成和环境中其他人的轨迹预测，以识别自我(从感兴趣的车辆的角度来看)安全地区，“Govind Aadithya R，进行这项研究的研究人员之一，Told TechXplore。“在此之后，我们的目标是在安全区域内进行导航，以便到达目的地，为此我们利用可用信息生成自我的轨迹，并定期重新计划，以解释自我周围发生的变化。确保自我沿着指定的路径移动，使用轨迹跟踪器跟踪状态。“

Govind及其同事采用了一种简单的障碍物检测方法，使用局部基于形状的地图为个体药剂制定安全区域。基于该数据，他们的算法预测其他机器人的轨迹并将这些轨迹结合到模型中以通过重新调整机器人可以在不碰撞的情况下导航的区域来避免碰撞。

“对我来说，这项工作最有意义的一点是连续时间碰撞检查对于安全无碰撞导航至关重要，”参与该研究的另一位研究员Shravan Krishnan告诉TechXplore。“另外，为了避免碰撞，我们发现复杂的映射技术并不是最重要的，但在处理空间的最佳使用时仍然是必需的。这意味着对于保守的机动，基于简单几何的障碍表示就足够了但是对于动态和利用全空间，复杂几何形状的侵略性演习是必要的。“

研究人员在Gazebo平台的模拟中评估了他们的方法，使用ROS与平面航空机器人和非完整轮式机器人; 在交叉状态和非结构化环境中。他们的算法能够在受约束的环境中有效地生成平滑轨迹，避免机器人之间的碰撞。

“我们希望将这个算法扩展到3-D，增加一个维度，”进行这项研究的研究人员之一Vijay Arvindh B告诉TechXplore。“我们目前正在研究需要修复的缺陷，以便在3D中评估算法。”