Combining High Level Scheduling and Low Level Control to Manage Fleets of Mobile Robots
作者: Sabino Francesco Roselli, Ze Zhang, Knut Åkesson
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-11-18)
💡 一句话要点
提出高层调度与低层控制结合框架，解决工业环境移动机器人集群的动态协调问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 移动机器人 集群控制 高层调度 模型预测控制 分布式系统 工业自动化 路径规划
📋 核心要点
- 现有方法难以在动态工业环境中有效协调大规模移动机器人集群，尤其是在应对突发事件时。
- 论文提出一种两层框架，结合ComSat高层调度和分布式MPC低层控制，实现任务分配、路径规划和实时避障。
- 仿真实验表明，该方法在不同交通状况下均能保持高任务完成率和鲁棒性，并支持快速重新调度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种结合高层调度和低层控制的两层框架，用于在工业环境中对移动机器人集群进行可扩展的协调。任务分配和调度使用组合算法ComSat，为每个机器人生成时间参数化的路线。然后，分布式模型预测控制（MPC）系统实时使用这些调度来计算局部参考轨迹，同时考虑静态和动态障碍物。该方法确保安全、无碰撞的操作，并支持快速重新调度以应对机器人故障或环境变化等中断。我们在具有不同道路容量和交通状况的模拟2D环境中评估了该方法，证明了即使在拥堵情况下也能实现高任务完成率和鲁棒性。该框架的模块化结构允许计算上的易处理性和灵活性，使其适用于复杂、真实的工业场景。
🔬 方法详解
问题定义：在工业环境中，如何高效、安全地协调大规模移动机器人集群，以完成物料搬运等任务？现有方法在动态变化的环境中，难以保证任务完成效率和应对突发事件的能力，例如机器人故障或环境变化等。现有方法通常难以在计算复杂度和实时性之间取得平衡。
核心思路：将任务调度和运动控制解耦为两个层次。高层调度负责全局的任务分配和路径规划，生成时间参数化的路线；低层控制则负责实时的轨迹跟踪和避障，保证机器人的安全运行。这种分层结构可以降低计算复杂度，提高系统的鲁棒性和灵活性。
技术框架：该框架包含两个主要层级：高层调度层和低层控制层。高层调度层使用ComSat算法进行任务分配和调度，为每个机器人生成时间参数化的路线。低层控制层采用分布式模型预测控制（MPC）系统，根据高层调度提供的参考轨迹，实时计算局部控制指令，以实现轨迹跟踪和避障。两层之间通过参考轨迹进行信息传递。
关键创新：该方法将高层调度和低层控制相结合，实现了全局优化和局部实时控制的协同。ComSat算法能够生成时间参数化的路线，为低层MPC提供有效的参考信息。分布式MPC系统能够实时响应环境变化，保证机器人的安全运行。这种分层结构提高了系统的可扩展性和鲁棒性。
关键设计：ComSat算法的具体参数设置未知。MPC控制器的设计需要考虑机器人的动力学模型、约束条件和优化目标。损失函数的设计需要平衡轨迹跟踪精度、避障安全性和控制能量消耗。分布式MPC系统需要解决通信延迟和数据同步问题。具体实现细节未知。
📊 实验亮点
仿真实验结果表明，该方法在不同道路容量和交通状况下均能实现高任务完成率。即使在拥堵情况下，系统也能保持鲁棒性，并支持快速重新调度以应对突发事件。具体的性能数据（例如任务完成率、平均完成时间、碰撞率等）未知，但整体表现优于现有方法（具体对比基线未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要大规模移动机器人集群协作的工业场景，例如智能仓储、自动化工厂、物流配送等。通过高效的任务调度和安全的运动控制，可以提高生产效率、降低运营成本，并提升系统的灵活性和适应性。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务中，例如多机器人协同装配、自主巡检等。
📄 摘要（原文）
The deployment of mobile robots for material handling in industrial environments requires scalable coordination of large fleets in dynamic settings. This paper presents a two-layer framework that combines high-level scheduling with low-level control. Tasks are assigned and scheduled using the compositional algorithm ComSat, which generates time-parameterized routes for each robot. These schedules are then used by a distributed Model Predictive Control (MPC) system in real time to compute local reference trajectories, accounting for static and dynamic obstacles. The approach ensures safe, collision-free operation, and supports rapid rescheduling in response to disruptions such as robot failures or environmental changes. We evaluate the method in simulated 2D environments with varying road capacities and traffic conditions, demonstrating high task completion rates and robust behavior even under congestion. The modular structure of the framework allows for computational tractability and flexibility, making it suitable for deployment in complex, real-world industrial scenarios.