Abstract
本稿では、マルチモーダルなオープン語彙の目標指定と複数物体ミッションをサポートする、完全に分散化されたマルチエージェント意味ナビゲーションシステムDM^3-Navを提案する。ここでの設定における分散化とは、中央コーディネータなしでの運用、グローバルマップの集約、ならびに実行時における共有グローバル状態の不在を意味する。ロボットは自律的に動作し、同期を行わずに、場当たり的な対話的（ad-hoc）なペア間通信によって連携する。具体的には、ローカルマップ、目標ステータス、ナビゲーションの意図を交換する。意図のブロードキャストと距離に重み付けしたフロンティア選択を組み合わせる暗黙的なタスク割当機構により、分散化された運用を維持しつつ、冗長な探索を低減する。HM3Dv0.2およびGOAT-Benchデータセットを用いたHM3DSemシーンでの評価では、DM^3-Navが、集中型および共有マップのベースラインと同等、あるいはそれを上回る性能を示し、さらに集中型アーキテクチャに固有の単一障害点を排除する。最後に、2台のモバイルロボットを用いた実環境のオフィス環境で、搭載センサと計算のみを完全に用いた展開が成功することを実証する。実環境実験の動画はオンラインで利用可能である: https://drive.google.com/file/d/1QiUSCn5rIvtuTUqtuXLPgmt6S8x9-MCZ/view?usp=drive_link
