基于量子计算的多机器人覆盖路径规划方法
量子物理
2024-07-15 v1 新兴技术
机器人学
摘要
本文针对多车辆覆盖路径规划（CPP）问题进行研究，该问题在搜救或环境监测等应用场景中至关重要。由于其NP难的特性，随着问题规模的增大，寻找最优解将变得不可行。这促使开发出即便在效率上略有提升的启发式方法。我们提出了一种 novel 方法，用于探索二维网格中的路径，专为轻松集成到量子交替算子 ansatz（QAOA）——一种强大的量子启发式算法而设计。我们的贡献包括：1）针对使用 QAOA 解决多车辆 CPP 的目标函数；2）保证所提出方法有效性的理论证明；3）用于实际实现的高效 QAOA 算子构建；4）资源估算以评估 QAOA 执行的可行性；5）与深度优先搜索等经典算法的性能比较。本工作为在优化多车辆路径规划中利用量子计算铺平了道路， potentially 带来 various applications 中的实际进步。
引用
@article{arxiv.2407.08767,
title = {A Quantum Computing Approach for Multi-robot Coverage Path Planning},
author = {Poojith U Rao and Florian Speelman and Balwinder Sodhi and Sachin Kinge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08767},
year = {2024}
}