arXiv cs.MA· Shashank A. Deshpande, Blake T. Edwards, Jonathan P. How·· 12 小时前AI 评分31
WarpWeaver：多机器人协调的分散式树协议
Dispersive Tree Agreements for Multi-Robot Coordination
AI 导读
WarpWeaver 是一种分散式实时规划器，通过分散式列生成让机器人就共享空间协商租金，以任意时间过程逼近联合最优，并在静止时认证近优性。在 Dynobench 仿真中，其总行程时间较集中式离线规划器最多减少 22%，较分散式实时基线最多减少 37%，并将图连通性任务专用规划器的成功率提升近一倍。六台机器人的机载硬件实验验证了其实际可部署性。
正文 · AI 翻译
摘要：非线性系统的多机器人协调问题，自然可被建模为受制于机器人群体约束的联合空间最优控制问题。现有追求联合最优性的方法在很大程度上仍是集中式、离线的，且局限于无碰撞运动规划；而分散式、实时的对应方法则瞄准安全导航，并不追求联合最优。本文提出一种分散式实时规划器，以任意时间（anytime）过程逼近联合最优解。我们扩展了近期提出的单机器人框架——该框架针对微分平坦系统搜索前向传播命令的分散树——以近最优地协调多机器人团队。我们首先证明，机器人间的耦合可被某些局部约束有效替代，在这些约束下，局部生长的分散树包含一个近最优的一致性解。正是这一结构，使机器人通过分散式列生成来追求，并就共享空间上的租金进行协商，以引导每个机器人树的搜索。协商最终达成一个一致性解，其近最优性在静止时得到认证。我们的协议 WarpWeaver 将这一协商实现为滚动时域上的异步实时循环，并证明即使实时截止时间使协商提前中断，也能有效收敛至静止的一致性解。在仿真中，WarpWeaver 在 Dynobench 套件上相比集中式离线规划器将总行程时间最多减少 22%，相比分散式实时基线最多减少 37%，并将一个任务特定规划器在图连通性上的成功率几乎翻倍。在六台机器人上进行板载规划的硬件实验证明了其真实世界可实现性。
| 评论： | 19 页，5 幅图，7 张表。投稿至 IEEE Transactions on Robotics |
| 主题： | 机器人学 (cs.RO)；多智能体系统 (cs.MA)；优化与控制 (math.OC) |
| 引用为： | arXiv:2610.31540 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2610.31540v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.31540 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 10 月 22 日星期四 16:48:09 UTC（2,036 KB）
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