障害物が多い3次元環境における統合型マルチドローン課題割当・順序付け・最適軌道生成

arXiv cs.AI / 2026/3/27

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要点

本論文は、障害物が多い3次元環境でマルチドローンの課題割当、ツアーの順序付け、時間パラメータ化された軌道生成をエンドツーエンドで同時に行う枠組みIMD-TAPPを提案する。
空間を3次元のナビゲーショングラフに離散化し、グラフ探索による経路探索を用いて障害物を考慮した移動コストを計算することで、結合した割当と順序付けの意思決定を支援する。
IMD-TAPPは、多重線形割当によって導かれるInjected Particle Swarm Optimization（IPSO）アプローチを用い、割当／順序付けの代替案を探索してミッション全体のメイクスパンを低減する。
waypointツアーを、動的に実現可能な最小スナップ軌道へ変換し、障害物クリアランスとロボット間分離の反復検証を行う。安全マージンが侵害される場合は再計画をトリガする。
MATLABシミュレーションおよび2機ドローンのケーススタディにより、衝突回避かつ動的に実現可能な実行が示され、報告された最小ミッション時間は136秒である。

Abstract

散らかった三次元（3D）環境において空中ロボットの複数チームを協調させるには、離散的なミッション計画（どのロボットがどの目標を、どの順序で担当するかを決める）と、衝突回避および動的実現可能性を保証する連続時間の軌道生成とを、原理に基づいて統合することが必要となる。本論文は、障害物が多い空間で飛行するクアドロターチームを対象に、多目標の割り当て、巡回順序付け、安全な軌道生成を、エンドツーエンドで同時に扱う枠組みIMD-TAPP（Integrated Multi-Drone Task Allocation and Path Planning）を提案する。IMD--TAPPはまず作業空間を3Dナビゲーショングラフへ離散化し、グラフ探索に基づく経路探索によって、障害物を考慮したロボットから目標、ならびに目標から目標への移動コストを計算する。次にこれらのコストを、複数の線形割当によって導かれるInjected Particle Swarm Optimization（IPSO）方式に埋め込み、結合された割当／順序付けの代替案を効率的に探索し、ミッションのメイクスパンを最小化する。最後に、得られたウェイポイント巡回路は、障害物クリアランスとロボット間分離を反復検証する仕組みを備えた生成・最適化ルーチンによって、時間パラメータ化された最小スナップ軌道へ変換される。安全余裕が破られた場合には再計画を行う。散らかった3Dシナリオに対して広範なMATLABシミュレーションを実施した結果、IMD--TAPPは、競争力のある完了時間を達成しつつ、常に動的に実現可能で衝突回避を満たす軌道を生成することが示される。複数の目標に対して2機のドローンが対応する代表的なケーススタディでは、提案手法は、実行中を通じて必要な安全制約を維持しながら、最小ミッション時間136~sを達成する。