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在连续空间中可扩展的多机器人路径规划的安全间隔 RRT*
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内容提要
该研究探讨了多机器人路径规划的多种算法，包括dRRT*、MA-RRT*、RRG和改进的SIPP算法，验证了它们在高维环境中的有效性和优化能力，尤其在复杂路径规划、覆盖路径和避免碰撞方面表现出显著的性能提升。
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关键要点
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研究提出了一种可扩展的多机器人路径规划方法 dRRT*，在高维多机器人问题中收敛到高质量路径。
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MA-RRT* 算法在大型稀疏环境中表现良好，具有更好的可扩展性。
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快速探索随机图（RRG）及其树形版本 RRT* 算法能够几乎确定地收敛到最优解。
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改进的 SIPP 算法在连续时间领域中显著优于原始 CCBS 算法，解决了更多智能体问题。
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混合整数规划和启发式算法优化多机器人覆盖路径规划，显著降低路径覆盖时间。
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基于图的多机器人覆盖路径规划 (MCPP) 的新算法 LS-MCPP 在优化 makespan 方面表现优异。
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结合强化学习与分布式规划的方法成功减少环境干扰物的影响，实现任务完成时间的优化。
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新型任意角度路径规划器 AA-SIPP (m) 在动态障碍物之间移动的轨迹规划中表现出更好的成本效益。
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延伸问答
dRRT*算法的主要优点是什么？
dRRT*算法在高维多机器人问题中能够收敛到高质量路径，具有渐近最优性。
MA-RRT*算法适用于哪些环境？
MA-RRT*算法在大型稀疏环境中表现良好，特别适合多飞机防撞等任务。
快速探索随机图（RRG）算法的特点是什么？
RRG算法及其树形版本RRT*几乎确定地收敛到最优解，具有较高的效率。
改进的SIPP算法相比于原始CCBS算法有什么优势？
改进的SIPP算法在连续时间领域中显著优于原始CCBS算法，解决了更多智能体问题。
LS-MCPP算法在多机器人覆盖路径规划中有什么优势？
LS-MCPP算法在优化makespan方面表现优异，并且在运行时间上具有显著优势。
如何结合强化学习与分布式规划来优化多机器人任务？
结合强化学习与分布式规划的方法可以减少环境干扰物的影响，实现任务完成时间的优化。
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