Cet article présente MRTA-Sim, un simulateur Python/ROS2/Gazebo pour les tests
approches de l’allocation des tâches multi-robots (MRTA) problèmes sur les robots simulés
en complexe, environnements intérieurs. Les approches basées sur une grille pour résoudre les problèmes de MRTA peuvent être
trop restrictif pour une utilisation en complexe, environnements dynamiques tels que dans les entrepôts,
grands magasins, hôpitaux, etc.. Cependant, approches qui fonctionnent dans
l'espace libre fonctionne souvent à une couche d'abstraction au-dessus du contrôle et
planifier les couches d'un robot et faire une hypothèse sur le temps de trajet approximatif
entre les points d'intérêt du système. Ces abstractions peuvent négliger le
impact de l’espace restreint et des interactions multi-agents sur la qualité du
solution. Donc, Les solutions MRTA doivent être testées avec les piles de navigation
des robots en tête, en tenant compte de la planification du robot, évitement des conflits
entre robots, et l'interaction humaine et l'évitement. Cet outil relie le
allocation de la sortie des solveurs MRTA à la planification de robots individuels à l'aide du NAV2
pile et local, déconfliction centralisée multi-robots à l'aide de Control Barrier
Programmes fonctionnels-quadrtiques (QP-CBF), créer une plateforme plus proche du monde réel
opération pour des tests plus complets de ces approches. La simulation
l'architecture est modulaire afin que les utilisateurs puissent échanger des méthodes à différents niveaux
de la pile. Nous montrons l'utilisation de notre système avec un Module de Satisfiabilité
Théories (CMS)-approche basée sur le MRTA dynamique sur une flotte de livraison en intérieur
robots.

Cet article explore les excursions dans le temps et leurs implications.

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