基于预定义路径的多智能体系统无碰撞速度调度：一种不精确投影 ADMM 方法
机器人学
2026-03-24 v1 系统与控制
系统与控制
最优化与控制
摘要
在结构化的多智能体交通系统中，智能体通常必须遵循预定义路径，因而空间重新路由往往不可取或不可行。本文针对受路径约束的多智能体协调问题，通过优化路径通过时间来解决，同时保持每个智能体分配的路径顺序和原始路径安排。一种可微分的代理轨迹模型将路径时间映射到平滑的位置轮廓，并捕捉一阶跟踪滞后，使通过基于距离的惩罚在覆盖整个任务时域的稠密时间网格上对两两安全性进行编码。 resulting 的非线性和非凸速度调度问题通过一种结合结构化时间更新、梯度-based 碰撞纠正步骤且避免显式整数排序变量的不精确投影交替方向乘子法 (ADMM) 算法求解。数值实验在随机交叉、瓶颈和图基网络场景中表明，所提方法在各种拥堵水平下均能计算出可行且高效的调度方案，并在所测试的瓶颈案例中比一个代表性的分层基线方案获得更短的任务完成时间。
引用
@article{arxiv.2603.21913,
title = {Collision-Free Velocity Scheduling for Multi-Agent Systems on Predefined Routes via Inexact-Projection ADMM},
author = {Seungyeop Lee and Jong-Han Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.21913},
year = {2026}
}