SkyRover: A Modular Simulator for Cross-Domain Pathfinding

要約

無人航空機（UAV）と自動誘導車両（AGV）は、物流、監視、検査タスクなどでますます協力しています。
このペーパーでは、UAV-AGVマルチエージェントパスファインディング（MAPF）のモジュラーシミュレーターであるSkyroverを紹介します。
Skyroverは、リアルなエージェントダイナミクス、構成可能な3D環境、および外部ソルバーと学習方法のための便利なAPIをサポートしています。
地面と空中の操作を統一することにより、クロスドメインアルゴリズムの設計、テスト、およびベンチマークを促進します。
実験は、UAV-AGV調整における効率的なパスファインディングと高忠実度シミュレーションのためのSkyroverの能力を強調しています。
プロジェクトはhttps://sites.google.com/view/mapf3d/homeで入手できます。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Automated Guided Vehicles (AGVs) increasingly collaborate in logistics, surveillance, inspection tasks and etc. However, existing simulators often focus on a single domain, limiting cross-domain study. This paper presents the SkyRover, a modular simulator for UAV-AGV multi-agent pathfinding (MAPF). SkyRover supports realistic agent dynamics, configurable 3D environments, and convenient APIs for external solvers and learning methods. By unifying ground and aerial operations, it facilitates cross-domain algorithm design, testing, and benchmarking. Experiments highlight SkyRover’s capacity for efficient pathfinding and high-fidelity simulations in UAV-AGV coordination. Project is available at https://sites.google.com/view/mapf3d/home.

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