A Complete and Bounded-Suboptimal Algorithm for a Moving Target Traveling Salesman Problem with Obstacles in 3D

要約

障害物の移動ターゲットの巡回マンの問題（MT-TSP-O）は、指定された時間窓内に特定の移動ターゲットセットを傍受し、エージェントの開始位置に戻すエージェントに障害物のない軌跡を求めています。
各ターゲットは、時間ウィンドウ内で一定の速度で移動し、エージェントはターゲットの速度よりも小さくない速度制限を持っています。
MT-TSP-Oの最初の完全および境界線型アルゴリズムであるFMC*-TSPと、構成スペースが$ \ MathBB {r}^3 $であるエージェントの結果を提示します。
当社のアルゴリズムは、高レベルの検索と低レベルの検索を補強します。高レベルの検索では、タイムウィンドウ（GTSP-TW）の一般化された巡回セールスマンの問題を解決して、エージェントが訪問するためのターゲットと対応する時間ウィンドウのシーケンスを見つけます。
このようなシーケンスを考えると、低レベルの検索で関連するエージェントの軌跡が見つかります。
低レベルの計画問題を解決するために、FMC*と呼ばれる新しいアルゴリズムを開発します。これは、ターゲットの移動に特化した暗黙のグラフ検索と剪定技術を介して凸セット（GCS）のグラフで最も短いパスを見つけます。
最大40のターゲットを持つ280の問題インスタンスでFMC*-TSPをテストし、以前の作業に基づくベースラインよりもランタイムの中央値が小さいことを示します。

要約(オリジナル)

The moving target traveling salesman problem with obstacles (MT-TSP-O) seeks an obstacle-free trajectory for an agent that intercepts a given set of moving targets, each within specified time windows, and returns to the agent’s starting position. Each target moves with a constant velocity within its time windows, and the agent has a speed limit no smaller than any target’s speed. We present FMC*-TSP, the first complete and bounded-suboptimal algorithm for the MT-TSP-O, and results for an agent whose configuration space is $\mathbb{R}^3$. Our algorithm interleaves a high-level search and a low-level search, where the high-level search solves a generalized traveling salesman problem with time windows (GTSP-TW) to find a sequence of targets and corresponding time windows for the agent to visit. Given such a sequence, the low-level search then finds an associated agent trajectory. To solve the low-level planning problem, we develop a new algorithm called FMC*, which finds a shortest path on a graph of convex sets (GCS) via implicit graph search and pruning techniques specialized for problems with moving targets. We test FMC*-TSP on 280 problem instances with up to 40 targets and demonstrate its smaller median runtime than a baseline based on prior work.

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