视力范围有限的自动驾驶机器人在避免多边形障碍的2D环境中找到了目标的途径。在发现环境图的过程中，机器人必须返回以前标记的某些位置，机器人遍历要返回的区域被定义为线段束的束序列。本文提出了一种新型算法，用于根据多次拍摄的方法找到沿线段束序列的大约最短路径。提出了该方法的三个因素，包括捆绑分区，共线条件和射击点的更新。然后，我们证明，如果共线条件成立，则确定问题的最短路径，否则，通过将方法的更新收敛到最短路径，获得的路径序列。该算法在Python中实现，一些数值示例表明，使用我们的方法的自主机器人的路径计划的运行时间比使用Li和Klette在Euclidean最短路径中使用Li和Klette的橡皮筋技术更快，Springer，53-89（2011年）（2011年） ）。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

本文提出了一种有效的算法来解决$ k $最短的非副总体路径计划（$ k $ -snpp）问题。通过加速对2D环境的同拷贝增强空间的效率低下的探索，我们的基本思想是尽早确定非最佳路径拓扑，并终止沿它们的路径。这是一种非平凡的做法，因为当局部最短路径尚未完全构造时，必须在路径计划过程的中间状态下完成。换句话说，要比较的路径尚未在目标位置上进行划分，这使得同义理论，对具有相同端点的路径之间的空间关系建模，而不是适用。本文是开发基于系统的基于距离的拓扑简化机制来解决$ k $ -SNPP任务的第一份工作，其核心贡献是在构造它们之前主张基于距离的本地最短路径的基于距离的顺序。如果可以预测该订单，则证明具有超过$ K $的那些路径拓扑被证明没有所需的$ K $路径，因此可以在路径计划过程中安全丢弃。为此，提出了一棵层次拓扑树作为该机制的实现，其节点被证明可以在非副主导方向和边缘（无碰撞路径段）中扩展，在局部最短。有了有效的标准，可以观察到将部分构造的本地最短路径之间的顺序关系赋予树，将不会扩展以非 - $ k $最佳拓扑扩展的树节点。结果，解决$ K $ -SNPP问题的计算时间减少了两个数量级。

我们开发了一种自主导航算法，用于在二维环境中运行的机器人杂乱，其具有任意凸形的障碍物。所提出的导航方法依赖于混合反馈，以保证机器人对预定目标位置的全局渐近稳定，同时确保无障碍工作空间的前向不变性。主要思想在于基于机器人相对于最近障碍的接近设计，在移动到目标模式和障碍物避免模式之间设计适当的切换策略。当机器人初始化远离障碍物的边界时，所提出的混合控制器产生连续速度输入轨迹。最后，我们为所提出的混合控制器的基于传感器的实现提供了一种算法过程，并通过一些仿真结果验证其有效性。

在这项工作中，我们提出了一个基于工作空间的计划框架，尽管它使用冗余工作空间密钥点代表机器人状态，但可以利用可解释的几何信息，从而为复杂的机器人提供高质量的无碰撞路径。使用工作空间几何形状，我们首先找到每个钥匙点的无碰撞线性路径，以便在每个段的端点上，在密钥点之间满足距离约束。使用这些零件线性路径作为初始条件，我们可以执行优化步骤，以快速找到满足各种约束并将所有段组合在一起以获得有效路径的路径。我们表明，这些调整后的路径不太可能造成碰撞，并且建议的方法很快，可以产生良好的效果。

本文的主要贡献是证明Omni方向绑扎机器人工作区的凸度（即，所有绑带长度可加入的机器人配置的集合）以及一组距离最佳的距离束缚的束缚的束缚路径计划算法该算法该算法该算法利用工作区凸度。该工作空间在拓扑上被证明是一个简单连接的子集，并且在几何上是所有配置集的凸子集。作为一个直接结果，两种配置之间的绑扎长度加入的最佳路径已被证明是通过通过串联的给定配置的串联串联指定的同置的无碰撞的本地最短路径，可以简单地通过表演来构建在2D环境中的无束缚路径缩短过程，而不是预定的工作空间中的路径搜索过程。凸度是束缚的机器人运动学的固有特性，因此对所有高级距离距离最佳的系绳路径计划任务产生了普遍影响：最耗时的工作空间预估算（WP）过程被替换为目标配置前的过程。计算过程（GCP）过程和同拷贝感知路径搜索过程被不受束缚的路径缩短过程取代。自然提出了由工作空间凸度的激励，有效解决以下问题的有效算法：（a）最佳的束缚重新配置（TR）计划问题是通过本地不受束缚的路径缩短（UPS）过程解决的，（b）经典的最佳绑扎路径（b） （TP）计划问题（从启动配置到未分配目标系绳状态的目标位置）通过GCP进程和$ N $ UPS流程解决，其中$ n $是绑带长度 - 加热配置的数量访问目标位置，（c）访问一系列多个目标位置的最佳束缚运动，称为

运动规划和导航，特别是对于在复杂导航环境中运行的移动机器人，自机器人启动以来一直是一个核心问题。一种解决它的启发式方法是构造基于图形的表示（路径），捕获配置空间的连接。概率路线图是机器人社区的常用方法，为导航移动机器人路径规划构建路径。在该研究中，提出了通过在障碍物的存在下从PRM获得路径之后的移动机器人路径规划的路径平坦化。所提出的方法以两个步骤运行;第一个在障碍物存在环境中生成初始状态之间的最短路径，其中通过连接中间节点来使用PRM来构造直线路径。第二步是通过节点存在引起的每个角落平滑。使用弧形圆角刮削角落确保移动机器人的光滑转弯。用不同的PRM功能模拟和测试了建议的方法。实验结果表明，构造的路径不仅仅是提供平稳的转动;在避免障碍时，它也更短且更快地完成机器人。

Minimising the longest travel distance for a group of mobile robots with interchangeable goals requires knowledge of the shortest length paths between all robots and goal destinations. Determining the exact length of the shortest paths in an environment with obstacles is challenging and cannot be guaranteed in a finite time. We propose an algorithm in which the accuracy of the path planning is iteratively increased. The approach provides a certificate when the uncertainties on estimates of the shortest paths become small enough to guarantee the optimality of the goal assignment. To this end, we apply results from assignment sensitivity assuming upper and lower bounds on the length of the shortest paths. We then provide polynomial-time methods to find such bounds by applying sampling-based path planning. The upper bounds are given by feasible paths, the lower bounds are obtained by expanding the sample set and leveraging knowledge of the sample dispersion. We demonstrate the application of the proposed method with a multi-robot path-planning case study.

如果我们给机器人将对象从其当前位置移至未知环境中的另一个位置的任务，则机器人必须探索地图，确定所有类型的障碍物，然后确定完成任务的最佳途径。我们提出了一个数学模型，以找到一个最佳的路径计划，以避免与所有静态和移动障碍物发生冲突，并具有最小的完成时间和最小距离。在此模型中，不考虑障碍物和机器人周围的边界框，因此机器人可以在不与它们相撞的情况下非常接近障碍物移动。我们考虑了两种类型的障碍：确定性，其中包括所有静态障碍，例如不移动的墙壁以及所有动作具有固定模式和非确定性的移动障碍，其中包括所有障碍物，其运动都可以在任何方向上发生任何方向发生概率分布随时。我们还考虑了机器人的加速和减速，以改善避免碰撞的速度。

在多代理路径查找（MAPF）问题中，一组在图表上移动的代理必须达到其自身各自的目的地，而无需间间冲突。在实用的MAPF应用中，如自动仓库导航，偶尔有数百个或更多代理商，MAPF必须在终身基础上迭代地解决。这种情景排除了离线计算密集型最佳方法的简单调整;因此，可扩展的子最优算法用于此类设置。理想的可扩展算法适用于可预测计算时间的迭代方案和输出合理的解决方案。对于上述目的，在本研究中，提出了一种具有回溯（PIBT）的优先级继承的新型算法以迭代地解决MAPF。 PIBT依赖于适应性优先级方案，专注于多个代理的相邻运动;因此它可以应用于若干域。我们证明，无论其数量如何，当环境是图形时，所有代理都保证在有限的时间内达到目的地，使得所有相邻节点属于一个简单的周期（例如，双绞线）。实验结果涵盖了各种场景，包括真正的机器人演示，揭示了所提出的方法的好处。即使用数百种代理商，PIBT也会立即产生可接受的解决方案，可以解决其他事实上MAPF方法的大型情况。此外，PIBT在运行时和解决方案质量的自动化仓库中的传送包中的迭代方案上占据了现有方法。

在本文中，提出了一种基于知识的基于知识的遗传算法，用于在非结构化复杂环境中移动机器人的路径规划，其中提出了五个特定于问题的操作员以进行有效的机器人路径计划。提出的遗传算法将机器人路径计划的领域知识纳入其专业操作员，其中一些也结合了局部搜索技术。提出了一种独特而简单的表示，并开发了一种简单但有效的路径评估方法，可以准确检测到碰撞，并且机器人路径的质量得到很好的反映。所提出的算法能够在静态和动态复杂环境中找到近乎最佳的机器人路径。通过模拟研究证明了所提出算法的有效性和效率。通过比较研究证明了专业遗传算子在解决机器人路径计划问题的拟议遗传算法中的不可替代作用。

In this paper, we consider the multi-robot path execution problem where a group of robots move on predefined paths from their initial to target positions while avoiding collisions and deadlocks in the face of asynchrony. We first show that this problem can be reformulated as a distributed resource allocation problem and, in particular, as an instance of the well-known Drinking Philosophers Problem (DrPP). By careful construction of the drinking sessions capturing shared resources, we show that any existing solutions to DrPP can be used to design robot control policies that are collectively collision and deadlock-free. We then propose modifications to an existing DrPP algorithm to allow more concurrent behavior, and provide conditions under which our method is deadlock-free. Our method does not require robots to know or to estimate the speed profiles of other robots and results in distributed control policies. We demonstrate the efficacy of our method on simulation examples, which show competitive performance against the state-of-the-art.

长期以来，PATH规划一直是机器人技术的主要研究领域之一，PRM和RRT是最有效的计划者之一。尽管通常非常有效，但这些基于抽样的计划者在“狭窄通道”的重要情况下可能会变得昂贵。本文开发了专门为狭窄通道问题制定的路径规划范例。核心是基于计划由椭圆形工会封装的刚体机器人的计划。每个环境特征都使用具有$ \ Mathcal {C}^1 $边界的严格凸面来表示几何（例如，超级方面）。这样做的主要好处是，配置空间障碍物可以以封闭形式明确地进行参数化，从而可以使用先验知识来避免采样不可行的配置。然后，通过表征针对多个椭圆形的紧密体积，可以保证涉及旋转的机器人过渡无碰撞，而无需执行传统的碰撞检测。此外，通过与随机抽样策略结合使用，可以将提出的计划框架扩展到解决较高的维度问题，在该问题中，机器人具有移动的基础和铰接的附属物。基准结果表明，所提出的框架通常优于基于采样的计划者的计算时间和成功率，在找到单身机器人和具有较高维度配置空间的狭窄走廊的路径方面。使用建议的框架进行了物理实验，在人形机器人中进一步证明，该机器人在几个混乱的环境中行走，通道狭窄。

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

We propose a path planning methodology for a mobile robot navigating through an obstacle-filled environment to generate a reference path that is traceable with moderate sensing efforts. The desired reference path is characterized as the shortest path in an obstacle-filled Gaussian belief manifold equipped with a novel information-geometric distance function. The distance function we introduce is shown to be an asymmetric quasi-pseudometric and can be interpreted as the minimum information gain required to steer the Gaussian belief. An RRT*-based numerical solution algorithm is presented to solve the formulated shortest-path problem. To gain insight into the asymptotic optimality of the proposed algorithm, we show that the considered path length function is continuous with respect to the topology of total variation. Simulation results demonstrate that the proposed method is effective in various robot navigation scenarios to reduce sensing costs, such as the required frequency of sensor measurements and the number of sensors that must be operated simultaneously.

本文提出了一个基于抽样的运动计划者，该计划将RRT*（迅速探索随机树星）集成到预计运动原始图的数据库中，以减轻其计算负载，并允许在动态或部分已知的环境中进行运动计划。该数据库是通过在某些网格空间中考虑一组初始状态和最终状态对来构建的，并确定每个对与系统动力学和约束兼容的最佳轨迹，同时最小化成本。通过在网格状态空间中提取样品并在数据库中选择将其连接到现有节点的数据库中的最佳无障碍运动原始性，将节点逐渐添加到RRT*算法中可行轨迹树中的节点。如果可以通过无障碍的运动原始的原始较低的成本从新的采样状态达到一些节点，则树将重新接线。因此，运动计划的计算更密集的部分被移至数据库构建的初步离线阶段（以网格造成的某些性能退化为代价。可以对网格分辨率进行调整，以便在数据库的最优性和大小之间妥协。由于网格分辨率为零，并且采样状态的数量增长到无穷大，因此规划器被证明是渐近的最佳选择。

我们提出了一种在带有多边形边界的连续平面工作区中，用于标记，磁盘形多机器人路径计划（MPP）的集中式算法。我们的方法会自动将连续问题转换为离散的基于图的变体，称为卵石运动问题，可以有效地解决。为了构建基础卵石图，我们通过内侧轴转换在工作区中的刻有圆圈，并将机器人组织到每个刻有圆圈内的层中。我们表明，我们的分层卵石图可实现无碰撞运动，使所有图形限制的MPP实例都是可行的。然后可以通过将机器人从与图形顶点路由和图形顶点求解的本地导航进行求解的MPP实例。我们在具有高机器人包装密度的多种环境（最高$ 61.6 \％的工作区）上测试了我们的方法。对于通道狭窄的环境，这种密度违反了最先进的MPP计划者做出的完善的假设，而我们的方法的平均成功率为$ 83 \％$。

This is a continuation of our recent paper in which we developed the theory of sequential parametrized motion planning. A sequential parametrized motion planning algorithm produced a motion of the system which is required to visit a prescribed sequence of states, in a certain order, at specified moments of time. In the previous publication we analysed the sequential parametrized topological complexity of the Fadell - Neuwirth fibration which in relevant to the problem of moving multiple robots avoiding collisions with other robots and with obstacles in the Euclidean space. Besides, in the preceeding paper we found the sequential parametrised topological complexity of the Fadell - Neuwirth bundle for the case of the Euclidean space $\Bbb R^d$ of odd dimension as well as the case $d=2$. In the present paper we give the complete answer for an arbitrary $d\ge 2$ even. Moreover, we present an explicit motion planning algorithm for controlling multiple robots in $\Bbb R^d$ having the minimal possible topological complexity; this algorithm is applicable to any number $n$ of robots and any number $m\ge 2$ of obstacles.

重新配置图中的两个最短路径意味着通过一次改变一个顶点来修改一个最短的路径，使得所有中间路径也是最短路径。这个问题有几个自然应用，即：（a）改造道路网络，（b）在同步多处理设置中重新排出数据包，（c）运输集装箱存货问题，以及（d）列车编组问题。在作为图形问题的建模时，（a）是最常规的情况而（b），（c）和（d）是对不同图形类的限制。我们表明（a）是棘手的，即使对于问题的轻松变体也是如此。对于（b），（c）和（d），我们提出了有效的算法来解决各自的问题。我们还将问题概括为当最多$ k $（对于固定整数$ k \ geq k \ ge $ k \ geq 2 $）一次连续的顶点一次可以一次更改。

线覆盖范围是为环境中的一组一维功能提供服务的任务。这对于检查线性基础设施（例如道路网络，电力线以及石油和天然气管道）很重要。本文通过在图上将其建模为优化问题，解决了空中和地面机器人的单个机器人线覆盖率问题。该问题属于广泛的ARC路由问题，与不对称的农村邮政问题（RPP）密切相关。本文提供了一个整数线性编程公式，并提供了正确的证明。使用最低成本流问题，我们开发近似算法，并保证解决方案质量。这些保证还改善了不对称RPP的现有结果。主要算法将问题分为三种情况，以所需图的结构，即需要维修的特征诱导的图。我们在世界上50个人口最多的城市的道路网络上评估了我们的算法。该算法以改进的启发式增强，在3s内运行，并生成最佳最佳10％以内的解决方案。我们在UNC Charlotte校园路网络上通过商业无人机在实验中展示了我们的算法。