時間不確実性下のマルチロボット旅行案内のための同時人間-ロボットマッチングとルーティング【JST・京大機械翻訳】

Fu Bo; Kathuria Tribhi; Rizzo Denise; Castanier Matthew; Yang X. Jessie; Ghaffari Maani; Barton Kira

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216458116757 整理番号：22P0279795

時間不確実性下のマルチロボット旅行案内のための同時人間-ロボットマッチングとルーティング【JST・京大機械翻訳】

Simultaneous Human-robot Matching and Routing for Multi-robot Tour Guiding under Time Uncertainty

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究は,博物館のような不確実性を有する部分的に知られている環境におけるマルチロボットトルガイダンスのためのフレームワークを提示した。提案した集中型マルチロボットプランナーにおいて,同時マッチングとルーティング問題(SMRP)を定式化して,それらの選択した関心領域(POI)に従ってロボットガイドと人間を整合させ,不確実な空間と時間推定に従ってロボットのための経路とスケジュールを生成した。SMRPのための準最適低コスト解を効率的に見つけるために,大きな近傍探索アルゴリズムを開発した。マルチロボットプランナーのスケーラビリティと最適性を,異なる数の人間,ロボット,およびPOIの下で計算的に評価した。試験した最大ケースは,50のロボット,250人のヒト,および50のPOIを含む。次に,光現実的マルチロボットシミュレーションプラットフォームを,Habitat-AIに基づいて開発し,不確かな屋内環境における旅行誘導性能を検証した。結果は,提案した集中トルプランナーがスケーラブルであり,異なる環境制約の下で計画において円滑なトレードオフを作って,不正確な不確実性推定(あるマージン内で)によってロバスト性能に導くことができることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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