· Konferenzbeitrag (Poster Session)
Vorstellung einer dezentral koordinierten Trajektorienplanung zur Auflösung konfliktbehafteter Szenarien mehrerer mobiler Roboter auf dem IFAC World Congress
Nina Majer
Nina Majer hat auf dem IFAC World Congress ihre Arbeit zur dezentral koordinierten Trajektorienplanung mobiler Roboter vorgestellt.
Für die zukünftige urbane Logistik wird der Einsatz zahlreicher mobiler Roboter von unterschiedlichen Herstellern erwartet. Bewegen sich die mobilen Robotern in einem gemeinsamen Einsatzbereich nahe zueinander, ist eine koordinierte Trajektorienplanung notwendig, um Kollisionen zu vermeiden und einen effizienten Verkehrsfluss zu gewährleisten. Sind die Roboter mit einer Schnittstelle für die Kommunikation mit anderen Robotern ausgestattet, können Daten von geplanten Trajektorien, lokalen Zielen oder Prioritäten ausgetauscht werden.
Für den Fall, dass die Roboter nicht miteinander kommunizieren können, wurde ein kombinierter Trajektorienplanungs- und Prädiktionsalgorithmus am 24. August auf dem IFAC World Congress in Busan, Südkorea vorgestellt, der den Robotern die Auflösung von lokalen Kreuzungsszenarien ohne Kommunikation ermöglicht. Der IFAC World Congress wird von der International Federation of Automatic Control (IFAC) alle 3 Jahre veranstaltet. Die Vorstellung der Forschungsergebnisse durch Nina Majer (FZI) innerhalb einer Poster Session ermöglichte eine interaktive Präsentation der Forschungsergebnisse und den Austausch mit interessierten Konferenzteilnehmern aus der akademischen und industriellen Forschung.
Der vorgestellte kombinierte Trajektorienplanungs- und Prädiktionsalgorithmus beginnt mit der Nutzung der inversen Optimalregelung zur Schätzung unbekannter Zielzustände anderer Roboter basierend auf den bisherigen beobachteten Trajektorien dieser Roboter. Jeder Roboter nimmt dabei auch die Perspektive der anderen Roboter ein, in dem er auch eine Schätzung seines eigenen Zielzustands aus der Sicht der anderen Roboter vornimmt. Unter Verwendung aller geschätzten Zielzustände wird dann ein vereintes Trajektorienprädiktionsproblem gelöst. Die daraus resultierenden Trajektorienprädiktionen werden anschließend bei der Trajektorienplanung berücksichtigt. Der kombinierte Algorithmus wurde in Simulationen von lokalen Kreuzungsszenarien mit bis zu 8 mobilen Robotern erfolgreich evaluiert.
Die Forschungsarbeit wird von Prof. Dr.-Ing. Sören Hohmann betreut und ist aus dem Projekt Last Mile City Lab – Erprobungsräume für die urbane Logistik (LMCL) hervorgegangen. Das Projekt wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes Baden-Württemberg gefördert.
Das zugehörige Paper „Trajectory Planning for Non-Communicating Mobile Robots using Inverse Optimal Control” von Nina Majer, Yannick Epple, Xin Ye, Stefan Schwab und Sören Hohmann wird bald offiziell über das Journal IFAC-PapersOnLine innerhalb der Ausgabe zum World Congress veröffentlicht. Das Preprint des Papers ist unter https://arxiv.org/abs/2605.30906 zu finden.