层次化大规模多机器人路径（重新）规划

我们考虑在杂乱环境中进行的大规模多机器人路径规划问题。我们的ethods通过将工作空间划分为单元格并利用层次规划器来实现实时重规划。具体而言，我们提出了基于多商品流的 novel 高层规划器，通过减少拥堵将机器人路由到单元格；以及一种随时的低层规划器，可并行计算每个单元格内机器人的无碰撞路径。我们的方法的一个亮点是计算时间的显著提升。具体而言，我们在所研究的环境中将计算时间提高了500倍。我们考虑了机器人的本体化，并支持连续重规划下的无缝执行。我们通过模拟中最多142台机器人以及一项代表性的32台物理 Crazyflie 微型四旋翼机实验来展示了算法的实时性能。