Multi robot route planning with MStar using ROS2

Abstract

Autonomous or semi-autonomous machines with the capability to move freely in their environment without humane guidance are called mobile robots. These robots often have various sensors and actors to interact with their surrounding environment and localise themselves. When aggregating multiple mobile robots in one system or environment, one speaks of a multi-robot system or robot fleet. Robots in a system work together to achieve a common goal, which has been broken down into several sub-tasks. Common use cases for robot fleets are warehouse, surveillance or search and rescue applications. In all these applications, the robots need to move from a starting position to a goal location without colliding with obstacles in the environment or other robots of the fleet. Different algorithms have been introduced to solve the path planning problem for multi-robot systems. This thesis aims to integrate the optimal and complete path planning algorithm M* into an existing framework and evaluate its capability to be used in real-world scenarios. Furthermore, assessing the quality of a plan computed by a multi-robot path planner is part of this thesis as well. In order to achieve this goal, multiple scenarios and environments are simulated with an increasing number of agents in the system. The results and findings are presented within this thesis.

Autonome und halbautonome Maschinen mit der Fähigkeit, sich frei in ihrer Umgebung zu bewegen und mit ihr zu interagieren, werden als mobile Roboter bezeichnet.Mobile Roboter sind mit verschiedenen Sensoren und Aktoren ausgestattet, um mit der Umgebung zu interagieren und sich zu lokalisieren. Fasst man mehrere mobile Roboter in einem System zusammen, spricht man von einem Multi-Roboter-System oder einer Roboterflotte. Die Roboterflotte arbeitet zusammen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, das in mehrere Teilaufgaben aufgeteilt ist. Übliche Anwendungsfälle für Multi-Roboter-Systeme sind Lager-, Überwachungs- oder Personensuchanwendungen. In all diesen Anwendungsbereichen müssen sich Roboter von einer Startposition zu einem Zielort bewegen, ohne mit Hindernissen in der Umgebung oder anderen Roboter der Flotte zu kollidieren.Speziell dafür entwickelte Algorithmen planen für jeden Roboter in dem System diesen Pfad und werden daher Pfadplanungsalgorithmen genannt.Ziel dieser Arbeit ist es, den Pfadplanungsalgorithmus M* in ein bestehendes System zu integrieren und seine Eignung für den Einsatz in verschiedenen Anwendungsfällen zu testen. Darüber hinaus ist die Bewertung der Qualität der generierten Pfade für das Multi-Roboter-System ebenfalls Teil dieser Arbeit.Um diese Ziele zu erreichen, werden die Ergebnisse von verschiedenen Simulationsumgebungen aufgezeichnet und ausgewertet. Die Erkenntnisse werden in dieser Arbeit vorgestellt.