Multi Agent Pathfinding for Noise Restricted Hybrid Fuel Unmanned Aerial Vehicles

要約

マルチ エージェント パス検索 (MAPF) は、パスが競合しないように、複数のエージェントのそれぞれの開始位置からゴール位置までの最適なパスのセットを探します。
私たちは、場所に依存する騒音制限の対象となるハイブリッド燃料無人航空機の MAPF 問題に取り組みます。
この問題は、各ノードの部分問題が騒音と燃料の制約および衝突ゾーンの回避を条件とする一連の最短経路問題である制約ツリーを検索することによって解決します。
動的障害物として扱われる衝突ゾーンを含む、この副問題を解決するためのラベル付けアルゴリズムが提示されています。
さまざまなグラフ サイズとエージェント数に対するアルゴリズムの実験結果を示します。

要約(オリジナル)

Multi Agent Path Finding (MAPF) seeks the optimal set of paths for multiple agents from respective start to goal locations such that no paths conflict. We address the MAPF problem for a fleet of hybrid-fuel unmanned aerial vehicles which are subject to location-dependent noise restrictions. We solve this problem by searching a constraint tree for which the subproblem at each node is a set of shortest path problems subject to the noise and fuel constraints and conflict zone avoidance. A labeling algorithm is presented to solve this subproblem, including the conflict zones which are treated as dynamic obstacles. We present the experimental results of the algorithms for various graph sizes and number of agents.

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