SPARCAS：一种去中心化、真实可信的多智能体无碰撞路径规划机制
机器人学
2019-09-19 v1 多智能体系统
摘要
我们针对一组在共享工作空间中运动的独立控制机器人，提出一种去中心化避碰机制。现有算法实现多机器人避碰要么（a）在集中式设置下，要么（b）在协作机器人的去中心化设置下。我们关注去中心化环境中竞争机器人的情形，其中机器人可能策略性地披露其信息以获得优先。我们在该情形下提出机制SPARCAS，利用机制设计原理，确保机器人私有信息的真实披露，并提供机器人的局部高效运动。它无碰撞和死锁，并能处理机器人的动态到达。在实践中，该机制在机器人数量较大时扩展性良好，而最优避碰路径规划算法（M*）无法扩展。然而，SPARCAS在路径最优性上妥协不大。我们的机制按机器人“真实”较高需求的顺序优先，但需支付更高费用。它使用货币转移，其数额与机器人所获得的价值相比足够小。
引用
@article{arxiv.1909.08290,
title = {SPARCAS: A Decentralized, Truthful Multi-Agent Collision-free Path Finding Mechanism},
author = {Sankar Das and Swaprava Nath and Indranil Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.08290},
year = {2019}
}