Questo articolo introduce MRTA-Sim, un simulatore Python/ROS2/Gazebo per i test
approcci all'assegnazione delle attività multi-robot (MRTA) problemi sui robot simulati
nel complesso, ambienti interni. Gli approcci basati sulla griglia ai problemi MRTA possono essere
troppo restrittivo per l'uso in complessi, ambienti dinamici come i magazzini,
grandi magazzini, ospedali, ecc. Tuttavia, approcci che operano in
lo spazio libero spesso opera a uno strato di astrazione sopra il controllo e
livelli di pianificazione di un robot e formulare un'ipotesi sul tempo di viaggio approssimativo
tra i punti di interesse del sistema. Queste astrazioni possono trascurare il
impatto dello spazio ristretto e delle interazioni multi-agente sulla qualità del
soluzione. Perciò, Le soluzioni MRTA dovrebbero essere testate con gli stack di navigazione
dei robot in mente, tenendo conto della pianificazione del robot, evitamento dei conflitti
tra robot, e l'interazione umana e l'evitamento. Questo strumento collega il
allocazione dei risultati dei solutori MRTA alla pianificazione dei singoli robot utilizzando NAV2
stack e locale, deconflitto multi-robot centralizzato utilizzando la barriera di controllo
Programmi quadratici-funzionali (CBF-QP), creando una piattaforma più vicina al mondo reale
operazione per un test più completo di questi approcci. La simulazione
l'architettura è modulare in modo che gli utenti possano scambiare metodi a diversi livelli
della pila. Mostriamo l'utilizzo del nostro sistema con un Modulo di Soddisfabilità
Teorie (SMT)-approccio basato sull'MRTA dinamico su una flotta di consegne indoor
robot.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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