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的两层框架，解决工业环境中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 高层调度 模型预测控制 任务分配 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，结合高层调度（ComSat）和低层模型预测控制（MPC），实现任务分配和轨迹规划。
- 仿真实验表明，该方法在不同道路容量和交通状况下均能保持高任务完成率和鲁棒性。
📝 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，用于解决工业环境中移动机器人集群在动态环境下的可扩展协调问题。该框架使用组合算法ComSat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。然后，分布式模型预测控制（MPC）系统实时利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。该方法确保了安全、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。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，结果表明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使其具有计算上的易处理性和灵活性，适合在复杂的现实工业场景中部署。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业环境中大规模移动机器人集群的协调问题。现有方法在动态环境下，尤其是在出现机器人故障或环境变化时，难以保证任务完成率和安全性。痛点在于缺乏一种既能进行全局优化调度，又能实时应对局部变化的协调机制。
核心思路：论文的核心思路是将任务调度和运动控制解耦，采用分层控制架构。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，保证安全性和鲁棒性。这种分层结构使得系统能够快速响应环境变化，并支持大规模集群的扩展。
技术框架：该框架包含两个主要层：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，同时考虑静态和动态障碍物。两层之间通过参考轨迹进行信息传递。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将高层调度和低层控制相结合，形成一个完整的移动机器人集群协调框架。ComSat算法保证了任务分配的优化，而分布式MPC则保证了运动控制的实时性和安全性。这种分层结构使得系统具有良好的可扩展性和鲁棒性，能够适应复杂的工业环境。
关键设计：ComSat算法的具体参数设置未知。分布式MPC的关键设计在于如何保证各个机器人之间的通信和协调，以及如何处理计算资源有限的问题。论文中可能涉及MPC的预测模型、代价函数和约束条件等具体设计，但摘要中未详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 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和鲁棒性。即使在拥堵情况下，系统也能有效地避免碰撞，并快速重新调度以应对突发事件。具体的性能数据和对比基线未知，但实验结果验证了该方法在复杂环境下的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业自动化、仓储物流等领域，实现大规模移动机器人集群的智能调度和安全控制。通过优化任务分配和路径规划，提高生产效率，降低运营成本。未来可进一步扩展到其他领域，如自动驾驶、智能交通等。
📄 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.