Bidirectional Temporal Plan Graph: Enabling Switchable Passing Orders for More Efficient Multi-Agent Path Finding Plan Execution

要約

マルチエージェント パス検索 (MAPF) 問題には、共有環境内の複数のエージェントの衝突のないパスを計画することが含まれます。
MAPF ソルバーの大部分は、エージェントが特定のタイムステップで特定の場所に到着できるという前提に基づいています。
ただし、現実世界では実行の不確実性により、エージェントがこの想定から逸脱し、衝突やデッドロックが発生する可能性があります。
以前の研究では、エージェントに時間計画グラフ (TPG) に従ってもらい、MAPF 計画で定義されているすべての場所で一貫した通過順序を強制することで、この問題を解決しました。
ただし、状況によっては通過順序を満たすためにエージェントが不必要に待機する必要があり、実行時間が長くなるため、TPG は過度に厳密であることがわかります。
この問題を解決するために、双方向時間計画グラフ (BTPG) と呼ばれる新しいグラフィック表現を導入しました。これにより、不必要な待ち時間を回避するために実行中に通過注文を切り替えることができます。
私たちは、BTPG を構築するための 2 つのアルゴリズム (BTPG ナイーブと BTPG 最適化) を設計します。
実験結果では、BTPG に従う方が TPG に従うよりも常に優れたパフォーマンスを示し、不必要な待機が 8 ～ 20% 削減されることが示されています。

要約(オリジナル)

The Multi-Agent Path Finding (MAPF) problem involves planning collision-free paths for multiple agents in a shared environment. The majority of MAPF solvers rely on the assumption that an agent can arrive at a specific location at a specific timestep. However, real-world execution uncertainties can cause agents to deviate from this assumption, leading to collisions and deadlocks. Prior research solves this problem by having agents follow a Temporal Plan Graph (TPG), enforcing a consistent passing order at every location as defined in the MAPF plan. However, we show that TPGs are overly strict because, in some circumstances, satisfying the passing order requires agents to wait unnecessarily, leading to longer execution time. To overcome this issue, we introduce a new graphical representation called a Bidirectional Temporal Plan Graph (BTPG), which allows switching passing orders during execution to avoid unnecessary waiting time. We design two anytime algorithms for constructing a BTPG: BTPG-na\’ive and BTPG-optimized. Experimental results show that following BTPGs consistently outperforms following TPGs, reducing unnecessary waits by 8-20%.

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