Windowed MAPF with Completeness Guarantees

要約

従来のマルチエージェントパスファインディング（MAPF）メソッドは、衝突がないスタートゴールパス全体を計算しようとします。
ただし、パス全体を計算するには、エージェントが高速に再生する必要があるMAPFシステムには時間がかかりすぎる場合があります。
これに対処する方法は、通常、「ウィンドウされた」アプローチを使用し、小さなウィンドウのタイムステップホライズンの衝突自由パスを見つけようとします。
この適応は不完全さを犠牲にしてもたらされます。
現在のすべてのウィンドウアプローチは、デッドロックまたはリヴェロックで立ち往生する可能性があります。
私たちの主な貢献は、完全性を可能にするウィンドウされたMAPFのフレームワークであるWinc-Mapfを導入することです。
私たちのフレームワークでは、シングルエージェントのリアルタイムヒューリスティック検索アルゴリズムからのヒューリスティック更新洞察と、MAPFアルゴリズムからのエージェント独立アイデアを使用しています。
また、CBSへの新しい変更を使用して、このフレームワークのインスタンス化であるシングルステップCBS（SS-CBS）も開発します。
単一のステップを計画し、ヒューリスティックを更新するSS-CBSが、既存のウィンドウアプローチが失敗する厳しいシナリオを効果的に解決する方法を示します。

要約(オリジナル)

Traditional multi-agent path finding (MAPF) methods try to compute entire start-goal paths which are collision free. However, computing an entire path can take too long for MAPF systems where agents need to replan fast. Methods that address this typically employ a ‘windowed’ approach and only try to find collision free paths for a small windowed timestep horizon. This adaptation comes at the cost of incompleteness; all current windowed approaches can become stuck in deadlock or livelock. Our main contribution is to introduce our framework, WinC-MAPF, for Windowed MAPF that enables completeness. Our framework uses heuristic update insights from single-agent real-time heuristic search algorithms as well as agent independence ideas from MAPF algorithms. We also develop Single-Step CBS (SS-CBS), an instantiation of this framework using a novel modification to CBS. We show how SS-CBS, which only plans a single step and updates heuristics, can effectively solve tough scenarios where existing windowed approaches fail.

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