DMS*: Minimizing Makespan for Multi-Agent Combinatorial Path Finding

要約

マルチエージェント組み合わせ経路探索(MCPF)は、複数のエージェントが初期位置からゴール位置まで衝突のない経路を探索する。MCPFは、複数のエージェントが衝突のない経路を計画することと、ターゲットの順序付け、すなわち、エージェントにターゲットを割り当て、訪問順序を見つけるための巡回セールスマン問題を解くことの両方を含むため、困難である。最近の研究では、ゴールへの個々の到着時間の和を最小化しながらMCPFに対処する方法が開発されている。このような問題定式化では、到着時間が異なる経路が生じ、エージェント間の最大到着時間であるメイクスパンが長くなる可能性がある。本論文では、エージェントの待ち時間を最小化するMCPFのmin-max変形（MCPF-maxと呼ぶ）を提案する。MCPFの既存の手法（例えばMS*）はMCPF-maxを解くのに適応可能であるが、我々はさらにMS*に基づく2つの新しい手法を開発し、計画中の高価な目標順序決定を延期することで、全体的な計算を高速化する。得られたアルゴリズムDeferred MS*（DMS*）の特性を解析し、最大20エージェント、80ターゲットを用いてDMS*をテストする。また、ディファレンシャルドライブロボットでのDMS*の利用を実証する。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Combinatorial Path Finding (MCPF) seeks collision-free paths for multiple agents from their initial to goal locations, while visiting a set of intermediate target locations in the middle of the paths. MCPF is challenging as it involves both planning collision-free paths for multiple agents and target sequencing, i.e., solving traveling salesman problems to assign targets to and find the visiting order for the agents. Recent work develops methods to address MCPF while minimizing the sum of individual arrival times at goals. Such a problem formulation may result in paths with different arrival times and lead to a long makespan, the maximum arrival time, among the agents. This paper proposes a min-max variant of MCPF, denoted as MCPF-max, that minimizes the makespan of the agents. While the existing methods (such as MS*) for MCPF can be adapted to solve MCPF-max, we further develop two new techniques based on MS* to defer the expensive target sequencing during planning to expedite the overall computation. We analyze the properties of the resulting algorithm Deferred MS* (DMS*), and test DMS* with up to 20 agents and 80 targets. We demonstrate the use of DMS* on differential-drive robots.

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