From Space-Time to Space-Order: Directly Planning a Temporal Planning Graph by Redefining CBS

要約

マルチエージェント経路探索 (MAPF) メソッドの大部分は、エージェントが特定の離散化されたタイムステップで特定の位置に存在することを必要とする、衝突のない時空経路を計算します。
ただし、これらの時空パスをロボット システム上で直接実行することは、衝突を引き起こす可能性のあるリアルタイム実行の差異 (遅延など) のため実行不可能です。
これに対処するために、現在の方法では、時空パスを時間計画グラフ (TPG) に変換します。TPG では、エージェントがパスが交差する場所を移動する順序を観察することだけが必要です。
ただし、時空間パスを計画し、それらを TPG に後処理しても、必要なエージェント間の調整は減りません。この調整は、時空間パスが計算されると修正されます。
そのために、我々は、TPG を直接計画し、調整を明示的に最小化できる新しいアルゴリズム Space-Order CBS を提案します。
私たちの主な理論的洞察は、TPG を、エージェントが特定のタイムステップではなく相対的な順序 (例: 1 番目と 2 番目) で場所を訪問する一連の宇宙訪問順序パスとして見るという新しい視点です。
CBS を空間秩序計画に適応させるための固有の矛盾と制約を再定義します。
私たちは、Space-Order CBS が調整を大幅に削減する TPG をどのように返すことができるかを実験的に検証します。これにより、エージェント間の通信量が削減され、実行中の遅延に対する堅牢性が向上します。

要約(オリジナル)

The majority of multi-agent path finding (MAPF) methods compute collision-free space-time paths which require agents to be at a specific location at a specific discretized timestep. However, executing these space-time paths directly on robotic systems is infeasible due to real-time execution differences (e.g. delays) which can lead to collisions. To combat this, current methods translate the space-time paths into a temporal plan graph (TPG) that only requires that agents observe the order in which they navigate through locations where their paths cross. However, planning space-time paths and then post-processing them into a TPG does not reduce the required agent-to-agent coordination, which is fixed once the space-time paths are computed. To that end, we propose a novel algorithm Space-Order CBS that can directly plan a TPG and explicitly minimize coordination. Our main theoretical insight is our novel perspective on viewing a TPG as a set of space-visitation order paths where agents visit locations in relative orders (e.g. 1st vs 2nd) as opposed to specific timesteps. We redefine unique conflicts and constraints for adapting CBS for space-order planning. We experimentally validate how Space-Order CBS can return TPGs which significantly reduce coordination, thus subsequently reducing the amount of agent-agent communication and leading to more robustness to delays during execution.

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