用于时空协同路径规划的异步去中心化算法
人工智能
2012-10-26 v1 分布式、并行与集群计算
机器人学
摘要
协同路径规划是一个多智能体路径规划问题，其中一组车辆搜索相应的一组无冲突的时空轨迹。许多用于集中式求解协同路径规划问题的实用方法都基于优先规划策略。然而，在某些领域（例如无人机、自主水下航行器或无人地面车辆的多机器人团队），由于领域施加的通信限制和/或隐私顾虑，去中心化方法可能比集中式方法更受欢迎。在本文中，我们提出了一种优先规划的异步去中心化变体 ADPP 及其可中断版本 IADPP。该算法利用了分布式系统的固有并行性，并允许加速计算过程。与同步规划方法不同，该算法允许智能体立即对其他智能体的路径更新做出反应，并调用其局部时空路径规划器以找到最佳轨迹，作为对其他智能体选择的响应。我们提供了算法正确性的证明，并在合成领域上对其进行了实验评估。
引用
@article{arxiv.1210.6855,
title = {Asynchronous Decentralized Algorithm for Space-Time Cooperative Pathfinding},
author = {Michal Čáp and Peter Novák and Jiří Vokřínek and Michal Pěchouček},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.6855},
year = {2012}
}