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多机器人系统的分散任务与路径规划( Decentralized Task and Path Planning for Multi-Robot Systems )
Y Chen U Rosolia A Ames
我们考虑了一个多机器人系统，其中包含一组协作机器人和多个任务，这些任务随着时间的推移而出现。我们提出了一个完全分散的任务和路径规划(DTPP)框架，由任务分配模块和局部路径规划模块组成。每个任务被建模为一个马尔可夫决策过程(MDP)或一个混合观测马尔可夫决策过程(MOMDP),这取决于完整状态或部分状态是可观测的。然后任务分配模块以最大化机器人团队的期望纯奖励（奖励减去成本）为目标。我们将马尔可夫模型融合为因子图形式，使得任务分配可以用最大和算法分散求解。每个机器人agent遵循Markov模型合成的最优策略，提出了一种局部化的正向动态规划方案，解决agent之间的冲突，避免冲突。通过对多个地面机器人的ROS仿真和实验，验证了该框架的有效性。
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