Receding Horizon Re-ordering of Multi-Agent Execution Schedules

要約

ロードマップ上の無人搬送車 (AGV) のフリートの軌道計画は、一般にマルチエージェント経路探索 (MAPF) 問題と呼ばれます。これは、衝突することなく目的地に到達するまで、各 AGV の空間的および時間的位置を決定する解決策です。
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動的ワークスペースで MAPF 計画を実行する場合、AGV は人間やサードパーティの車両との遭遇などにより頻繁に遅延する可能性があります。
残りの AGV が個別の計画に従い続けると、フリートの同期が失われ、一部の AGV が当初の計画とは異なる順序でロードマップの交差点を通過する可能性があります。
これにより、AGV の累積ルート完了時間を短縮できますが、一般に、元の順序の変更によりデッドロックなどの競合が発生する可能性があります。
したがって、実際には、順序を維持するためにアクション依存関係グラフ (ADG) などを使用する MAPF 実行ポリシーを使用して同期が強制されることがよくあります。
デッドロックを引き起こすことなく安全に再順序付けするために、Switchable Action dependency Graph (SADG) の概念を紹介します。
SADG を使用して、比較的低次元の混合整数線形プログラム (MILP) を定式化します。これは、再帰的に実行可能な方法で AGV の順序を繰り返し変更することで、デッドロックのない保証を維持しながら、すべての AGV の累積ルート完了時間を動的に最小化します。
さまざまなシミュレーションにより、元の ADG 手法および堅牢な MAPF ソリューション アプローチと比較した場合のアプローチの効率が検証されます。

要約(オリジナル)

The trajectory planning for a fleet of Automated Guided Vehicles (AGVs) on a roadmap is commonly referred to as the Multi-Agent Path Finding (MAPF) problem, the solution to which dictates each AGV’s spatial and temporal location until it reaches it’s goal without collision. When executing MAPF plans in dynamic workspaces, AGVs can be frequently delayed, e.g., due to encounters with humans or third-party vehicles. If the remainder of the AGVs keeps following their individual plans, synchrony of the fleet is lost and some AGVs may pass through roadmap intersections in a different order than originally planned. Although this could reduce the cumulative route completion time of the AGVs, generally, a change in the original ordering can cause conflicts such as deadlocks. In practice, synchrony is therefore often enforced by using a MAPF execution policy employing, e.g., an Action Dependency Graph (ADG) to maintain ordering. To safely re-order without introducing deadlocks, we present the concept of the Switchable Action Dependency Graph (SADG). Using the SADG, we formulate a comparatively low-dimensional Mixed-Integer Linear Program (MILP) that repeatedly re-orders AGVs in a recursively feasible manner, thus maintaining deadlock-free guarantees, while dynamically minimizing the cumulative route completion time of all AGVs. Various simulations validate the efficiency of our approach when compared to the original ADG method as well as robust MAPF solution approaches.

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