Fast algorithm for centralized multi-agent maze exploration

要約

ロボット工学の最近の進歩により、ロボットは、建物の燃焼、地震被害の構造、未知の洞窟、地雷原を横断する、犯罪に満ちた通りのパトロールなどの犠牲者を捜索するなど、危険な状況で人間を置き換える道を開いています。
これらの課題は、エージェントが未知の迷路を探索しなければならない問題として一般化することができます。
未知の迷路を調査し、固定ターゲットをローカライズするための自動モバイルエージェントの協力的なマルチエージェントシステムを提案します。
迷路探査用の熱方程式駆動型エリアカバレッジ（HEDAC）アルゴリズムは、迷路の探索を導く潜在的な分野を採用し、衝突回避、カバレッジ調整、経路計画などのエージェントの協力行動を統合します。
連続的な静的ドメインの以前のアプリケーションとは対照的に、拡大する直線グリッドの迷路にHEDACメソッドを適応させます。
提案されたアルゴリズムは、迷路全体の調査を保証し、衝突やデッドロックの回避を確実にすることができます。
さらに、これは、HEDACアルゴリズムの最初のアプリケーションであり、時間の経過とともに拡大するドメインです。
動的に変化するドメインに対処するために、標準的な直接および反復線形ソルバーと比較した場合、提示されたアルゴリズムの計算の複雑さを大幅に削減するため、成功した過剰緩和（SOR）反復線形ソルバーが適応および実装されています。
結果は、大幅な改善を強調し、さまざまな迷路のアルゴリズムの適用性を示しています。
彼らは、その堅牢性、適応性、スケーラビリティ、およびシンプルさを確認します。これにより、集中並列計算が迷路の複数のエージェント/ロボットを制御できます。

要約(オリジナル)

Recent advances in robotics have paved the way for robots to replace humans in perilous situations, such as searching for victims in burning buildings, in earthquake-damaged structures, in uncharted caves, traversing minefields or patrolling crime-ridden streets. These challenges can be generalized as problems where agents have to explore unknown mazes. We propose a cooperative multi-agent system of automated mobile agents for exploring unknown mazes and localizing stationary targets. The Heat Equation-Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm for maze exploration employs a potential field to guide the exploration of the maze and integrates cooperative behaviors of the agents such as collision avoidance, coverage coordination, and path planning. In contrast to previous applications for continuous static domains, we adapt the HEDAC method for mazes on expanding rectilinear grids. The proposed algorithm guarantees the exploration of the entire maze and can ensure the avoidance of collisions and deadlocks. Moreover, this is the first application of the HEDAC algorithm to domains that expand over time. To cope with the dynamically changing domain, succesive over-relaxation (SOR) iterative linear solver has been adapted and implemented, which significantly reduced the computational complexity of the presented algorithm when compared to standard direct and iterative linear solvers. The results highlight significant improvements and show the applicability of the algorithm in different mazes. They confirm its robustness, adaptability, scalability and simplicity, which enables centralized parallel computation to control multiple agents/robots in the maze.

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