Paper Review9 Lifelong Path Planning with Kinematic Constraints for Multi-Agent Pickup and Delivery [AAAI-19] 1. Contribiution Token Passing(TP)에 SIPPwRT(Safe Interval Path Planning with Reservation Table)을 적용 2. SIPPwRT 2.1 Reservation Table and Safe Interval SIPP : 각각의 dynamic obstacle들의 path를, 시간순으로 정렬된 dynamic obstacle에 차지된 cell들의 리스트로 나타냄 -> 주어진 한 cell의 모든 safe interval을 계산하기 위해 이 리스트들을 모두 interate 해야함 -> 비효율적 Space Time A* : reservation table을 유지하여 주어진 cell의 safe interval 계산을 효율적으로 할 수 있음 2.2 Time.. 2023. 9. 3. SIPP: Safe Interval Path Planning for Dynamic Environments [ICRA 2011] 1. Contribution 기존의 MAPF 알고리즘은 Space-time search를 위해 time interval 개념을 사용함 -> 제안하는 Contiguous safe interval의 수는 기존의 time interval의 수보다 훨씬 적음 -> Safe interval을 사용하여 optimality를 보장함과 동시에 search space가 훨씬 작아져 빠른 계산이 가능 2. Algorithm 연속적인 collision free timestep들을 safe interval으로 묶음 각각의 state : (configuration, safe interval) pair로 표현됨 Safe interval : "a contiguous period of time for a configuration, .. 2023. 8. 28. High dimensional object rearrangement for a robot manipulation in highly dense configurations [ISR 2022] 1. Contribution 1. Propose an object rearrangement algorithm that minimizes object movement and grasp targets 2. The algorithm provides safety by considering stackable relationships btw objects and show completeness 2. Problem description goal : Minimize the number of actions that rearrage the objects blocking a target object -> Attempt to find a sequence of the obstacles by using a tree search .. 2023. 8. 24. Coordination of two robotic manipulators for object retrieval in clutter [ICRA 2022] 1. Contribution 1. 로봇 여러대 간의 'switch' 횟수를 최대화하는 allocation method 제안 -> 로봇 여러 대가 동시에 작업을 수행 할 수 있으므로 전체 미션이 빨리 끝날 수 있음 2. 처음으로 manipulation task들이 precedence constraints를 가진 clutter 환경에서 object retrieval을 위한 multiple manipulator coordination을 수행함 2. Problem definition Goal : coordinate 2 manipulators efficiently to retireve the target object from the confined space cluttered with other movable o.. 2023. 8. 23. Ordered sorting of cluttered objects using multiple mobile manipulators [Archive] 1. Contribution "Coordination of multiple robots to sort multiple objects in clutter by given types and priorities (For the first time)" - Coordination : 로봇들을 각 object들에 배정하는 것 - Sort : object들을 주어진 타입에 맞게 분류(물리적으로) 하는 것 - Priorities : 하노이탑 처럼 특정한 순서가 부여된 것 2. Problem Description Goal : Minimize the the length of 'sequence of objects to be sorted' ( $\mathcal{O}_{\mathcal{S}}$ ) *우선 순위에 따라 바로 다음.. 2023. 8. 21. Cooperative Pathfinding [AIIDE 2005] 1. Local Repair A*(LRA*) 각각 agent들은 다른 agent들(현재 이웃한 agent 제외)을 무시하고 A* 를 사용해 destination 까지 route를 찾음 -> 이후 충돌이 발생하기 직전까지 각자의 route를 따라 감 -> 충돌 직전, 나머지 route를 다시 계산함 (이번에는 충돌 예정인 agent가 이웃 해 있으므로 고려함) 2. Cooperative A*(CA*) Cooperative pathfinding problem를 일련의 single agent search로 decouple 시킴 -> individual search는 이미 plan 된 다른 agent들의 route들을 고려하여 수행됨 *각 route를 따르는 state들은 'reservation table' 에.. 2023. 8. 19. Quick Multi-Robot Motion Planning by Combining Sampling and Search Contribution Propose a novel MRMP(Multi-Robot Motion Planning)Algorithm - Simultaneous Sampling-and-Search Planning (SSSP) : Simultaneously performs roadmap construction and multi-agent search * Roadmap construction : Roadmap에서 vertex Expansion(sampling)을 통해 수행 * Multi-agent search : Search tree에 Best First Search를 사용해 수행 1. Constraints of Robot motions Geometric MRMP : a robot can go in any dir.. 2023. 8. 19. Online 3D Bin Packing with Constrained Deep Reinforcement Learning [AAAI 2021] Contribution 좀 더 현실적인 3D bin packing problem(3D-BPP)을 위한 Deep Reinforcement Learing(Deep RL) network architecture 개발 - Formulate 3D BPP as a constraind Markov Decision Process(CMDP) - Introduce a prediction-and-projection scheme for the training of constrained DRL * 좀 더 현실적인 3D-BPP 1) 모든 item에 대한 정보를 가지고 있지 않음. 그 중 only several upcoming items 대한 정보만 가지고 있음 2) 각각의 item은 conveyor belt에 도착 이후 정해진 시.. 2023. 8. 13. Lifelong Multi-Agent Path Finding for Online Pickup and Delivery Tasks [AAMAS 2017] Contribution 1. Formalize the MAPD(Multi-Agent Pickup and Delivery) Problem 2. Present 2 decoupled MAPD algorithms (TP and TPTS) 1. Well-Formed MAPD Instances : An MAPD instance, which agents should only be allowed in rest(= stay forever) in loactions where they cannot block other agents. Formally.. 1. Let the set of 'endpoints' : $V_{ep}$ $V_{ep}$ includes 1) Every initial locations of agents 2.. 2023. 8. 13. 이전 1 다음
