Traffic Flow Optimisation for Lifelong Multi-Agent Path Finding

要約

Multi-Agent Path Finding (MAPF) は、共有マップ上を移動するエージェントのチームのために衝突のない経路を計算するロボット工学の基本的な問題です。
このトピックに関しては多くの研究が行われていますが、現在のアルゴリズムはすべて、エージェントの数が増加するにつれて困難になります。
主な理由は、既存のアプローチでは通常、フリーフローの最適なパスが計画され、それが輻輳を引き起こすためです。
この問題に取り組むために、我々は、エージェントが輻輳を回避するパスに従って目的地に誘導されるという、MAPF の新しいアプローチを提案します。
このアイデアを 2 つの大規模な設定で評価します。1 つは各エージェントが 1 つの宛先を持つワンショットの MAPF、もう 1 つはエージェントに継続的に新しいタスクが割り当てられる生涯の MAPF です。
ワンショット MAPF については、私たちのアプローチがソリューションの品質を大幅に向上させることを示します。
Lifelong MAPF については、全体的なスループットの大幅な向上が報告されています。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Path Finding (MAPF) is a fundamental problem in robotics that asks us to compute collision-free paths for a team of agents, all moving across a shared map. Although many works appear on this topic, all current algorithms struggle as the number of agents grows. The principal reason is that existing approaches typically plan free-flow optimal paths, which creates congestion. To tackle this issue we propose a new approach for MAPF where agents are guided to their destination by following congestion-avoiding paths. We evaluate the idea in two large-scale settings: one-shot MAPF, where each agent has a single destination, and lifelong MAPF, where agents are continuously assigned new tasks. For one-shot MAPF we show that our approach substantially improves solution quality. For Lifelong MAPF we report large improvements in overall throughput.

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