Control of Robotic Mobility-On-Demand Systems: a Queueing-Theoretical Perspective
Zhang, Rick et al. — 2016
Résumé (FR)
Cet article développe des méthodes de théorie des files d’attente pour la modélisation, l’analyse et le contrôle des systèmes de mobilité à la demande robotisés, dans lesquels des véhicules autonomes transportent des clients en milieu urbain. Les auteurs montrent qu’un algorithme de rééquilibrage optimal minimisant le nombre de véhicules vides peut être obtenu par résolution d’un programme linéaire. Ces insights théoriques sont utilisés pour concevoir un algorithme de rééquilibrage robuste et en temps réel, appliqué à une étude de cas de New York et validé sur un banc d’essai de huit robots mobiles. Le travail établit des garanties théoriques de performance pour les systèmes AMoD. Cette contribution a fortement influencé les recherches ultérieures sur le contrôle de flottes autonomes.
Summary (EN)
This paper presents queueing-theoretical methods for the modeling, analysis, and control of robotic mobility-on-demand (MoD) systems in which self-driving vehicles transport customers within an urban environment and rebalance themselves to ensure acceptable quality of service. The authors show that an optimal rebalancing algorithm minimizing the number of rebalancing vehicles while keeping vehicle availability balanced can be found by solving a linear program. These theoretical insights are used to design a robust real-time rebalancing algorithm, which is applied to a New York City case study and validated on an eight-vehicle mobile robot testbed. The work provides theoretical performance guarantees for AMoD systems and has strongly influenced subsequent research on autonomous fleet control.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Thème | MoD-systems |
| Venue | The International Journal of Robotics Research |
| Mots-clés | queueing theory, rebalancing, autonomous vehicles, mobility-on-demand, linear programming |
| DOI | 10.1177/0278364915581863 |