大规模仓库中的终身多智能体路径规划
人工智能
2021-03-15 v2 多智能体系统
机器人学
摘要
多智能体路径规划（MAPF）是指在无碰撞前提下将一组智能体移动至其目标位置的问题。本文研究 MAPF 的终身变体，其中智能体持续面对新的目标位置，例如大规模自动化仓库中。我们提出一种新框架滚动时域碰撞消解（RHCR）来求解终身 MAPF，其将问题分解为一系列窗口化 MAPF 实例，其中窗口化 MAPF 求解器仅在有限时间视界内消解智能体路径间的碰撞，而忽略视界之外的碰撞。RHCR 特别适用于生成可适应持续到达的新目标位置的柔性计划。我们以多种 MAPF 求解器对 RHCR 进行实证评估，表明其能为模拟仓库实例中多达 1,000 个智能体（占地图空单元的 38.9%）生成高质量解，显著优于已有工作。
引用
@article{arxiv.2005.07371,
title = {Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses},
author = {Jiaoyang Li and Andrew Tinka and Scott Kiesel and Joseph W. Durham and T. K. Satish Kumar and Sven Koenig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07371},
year = {2021}
}
备注
Published at AAAI 2021