Windowed MAPF with Completeness Guarantees

要約

従来のマルチエージェント パス検索 (MAPF) メソッドは、衝突のないスタート – ゴール パス全体を計算しようとします。
ただし、エージェントが迅速に再計画する必要がある MAPF システムでは、パス全体の計算に時間がかかりすぎる可能性があります。
これに対処する方法は通常、「ウィンドウ化」アプローチを採用し、小さなウィンドウ化されたタイムステップ範囲についてのみ衝突のない経路を見つけようとします。
この適応には不完全性という代償が伴います。
現在のウィンドウを使用したアプローチはすべて、デッドロックまたはライブロックに陥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 Windows MAPF 用のフレームワーク WinC-MAPF を導入することです。
私たちのフレームワークは、単一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の洞察と、MAPF アルゴリズムからのエージェント独立性のアイデアを使用します。
また、CBS に新しい変更を加えてこのフレームワークをインスタンス化したシングルステップ 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だけの SS-CBS が、既存のウィンドウ アプローチが失敗する困難なシナリオをどのように効果的に解決できるかを示します。

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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