从网格世界到仓库：为 AGV 适配轻量级一次性多智能体路径规划
多智能体系统
2026-05-18 v1 机器人学
摘要
一次性规划下的多智能体路径规划（MAPF）是仓库自动化的核心组成部分，然而经典公式通常假设具有四个方向单位时间移动的四连通二维网格。为了填补现实差距，同时仍能用离散组合搜索进行追踪，本工作提出了一个更实用的对应方案，专为差速驱动 AGV 量身定制。我们将其称为多智能体仓库路径规划（MAWPF），它具有四个约束条件：(i) 智能体动作仅限于直线运动和原地旋转；(ii) 旋转需要多步代价；(iii) 考虑加速和减速；(iv) 禁止跟随者碰撞以防止追尾事故。为了高效求解 MAWPF，我们适配了具有代表性的次优 MAPF 算法——PP、LNS2、PIBT 和 LaCAM——并进行了全面的基准测试。我们的实验表明，PP 和 LNS2 难以解决具有许多智能体的实例，而基于 PIBT 的方法在增加求解代价的情况下实现了更优的可扩展性。我们认为，这些成果构成了将经典网格世界 MAPF 适配到实际仓库设置的重要一步。
引用
@article{arxiv.2605.15799,
title = {From Gridworlds to Warehouses: Adapting Lightweight One-shot Multi-Agent Pathfinding for AGVs},
author = {Hiroki Nagai and Keisuke Okumura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.15799},
year = {2026}
}
备注
To be presented at IJCAI 2026