Optimal Cooperative Maneuver Planning for Multiple Nonholonomic Robots in a Tiny Environment via Adaptive-Scaling Constrained Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This letter is focused on the time-optimal Multi-Vehicle Trajectory Planning (MVTP) problem for multiple car-like robots when they travel in a tiny indoor scenario occupied by static obstacles. Herein, the complexity of the concerned MVTP task includes i) the non-convexity and narrowness of the environment, ii) the nonholonomy and nonlinearity of the vehicle kinematics, iii) the pursuit for a time-optimal solution, and iv) the absence of predefined homotopic routes for the vehicles. The aforementioned factors, when mixed together, are beyond the capability of the prevalent coupled or decoupled MVTP methods. This work proposes an adaptive-scaling constrained optimization (ASCO) approach, aiming to find the optimum of the nominally intractable MVTP problem in a decoupled way. Concretely, an iterative computation framework is built, wherein each intermediate subproblem contains only risky collision avoidance constraints within a certain range, thus being tractable in the scale. During the iteration, the constraint activation scale can change adaptively, thereby enabling to promote the convergence rate, to recover from an intermediate failure, and to get rid of a poor initial guess. ASCO is compared versus the state-of-the-art MVTP methods and is validated in real experiments conducted by a team of three car-like robots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».