DMS*: Minimizing Makespan for Multi-Agent Combinatorial Path Finding

要約

Multi-Agent Combinatorial Path Finding (MCPF) は、パスの途中にある一連の中間ターゲット位置を訪問しながら、複数のエージェントの最初の位置からゴール位置までの衝突のないパスを探索します。
MCPF は、複数のエージェントの衝突のないパスの計画と、ターゲットの順序付け、つまり、ターゲットを割り当ててエージェントの訪問順序を見つける巡回セールスマンの問題を解決することの両方を必要とするため、挑戦的です。
最近の研究では、目標への個々の到着時間の合計を最小限に抑えながら MCPF に対処する方法が開発されています。
このような問題の定式化により、到着時間が異なるパスが生成され、エージェント間のメイクスパン、つまり最大到着時間が長くなる可能性があります。
この論文では、エージェントのメイクスパンを最小化する、MCPF-max と呼ばれる MCPF の min-max バリアントを提案します。
MCPF の既存の手法 (MS* など) は MCPF-max を解くために適用できますが、我々はさらに、MS* に基づく 2 つの新しい手法を開発して、計画中に高価なターゲットの配列決定を延期し、全体の計算を促進します。
結果として得られるアルゴリズム Deferred MS* (DMS*) のプロパティを分析し、最大 20 のエージェントと 80 のターゲットを使用して DMS* をテストします。
差動駆動ロボットでの DMS* の使用を実証します。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Combinatorial Path Finding (MCPF) seeks collision-free paths for multiple agents from their initial to goal locations, while visiting a set of intermediate target locations in the middle of the paths. MCPF is challenging as it involves both planning collision-free paths for multiple agents and target sequencing, i.e., solving traveling salesman problems to assign targets to and find the visiting order for the agents. Recent work develops methods to address MCPF while minimizing the sum of individual arrival times at goals. Such a problem formulation may result in paths with different arrival times and lead to a long makespan, the maximum arrival time, among the agents. This paper proposes a min-max variant of MCPF, denoted as MCPF-max, that minimizes the makespan of the agents. While the existing methods (such as MS*) for MCPF can be adapted to solve MCPF-max, we further develop two new techniques based on MS* to defer the expensive target sequencing during planning to expedite the overall computation. We analyze the properties of the resulting algorithm Deferred MS* (DMS*), and test DMS* with up to 20 agents and 80 targets. We demonstrate the use of DMS* on differential-drive robots.

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