Enhancing Lifelong Multi-Agent Path Finding with Cache Mechanism

要約

複数のロボットの衝突のない経路を見つけることに焦点を当てたマルチエージェント経路検索 (MAPF) は、自律型倉庫運用において重要です。
Lifelong MAPF (L-MAPF) では、エージェントが現在のタスクを完了すると新しいターゲットが継続的に再割り当てされ、現実世界の倉庫シナリオのより現実的な近似を提供します。
キャッシュ ストレージ システムは効率を高め、運用コストを削減できますが、既存のアプローチは主に期待と数学的モデルに依存しており、多くの場合、マルチロボットの計画と実行の課題に適切に対処できません。
このペーパーでは、高レベルのキャッシュ ストレージと低レベルのパス プランニングを統合する、Lifelong MAPF with Cache Mechanism (L-MAPF-CM) と呼ばれる新しいメカニズムを紹介します。
アイテムの一時保管場所として、キャッシュと呼ばれる新しいタイプのマップ グリッドを組み込みました。
さらに、新しいキャッシュ グリッドと L-MAPF アルゴリズムの間のギャップを埋めるために、ロック メカニズムを備えたタスク アサイナー (TA) を組み込みました。
TA は、さまざまなシナリオでのステータスに基づいて、ターゲットの場所をエージェントに動的に割り当てます。
さまざまなキャッシュ置換ポリシーとタスク分散を使用して L-MAPF-CM を評価しました。
L-MAPF-CM は、特に高いキャッシュ ヒット率とスムーズなトラフィック条件でパフォーマンスの向上を実証しました。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Path Finding (MAPF), which focuses on finding collision-free paths for multiple robots, is crucial in autonomous warehouse operations. Lifelong MAPF (L-MAPF), where agents are continuously reassigned new targets upon completing their current tasks, offers a more realistic approximation of real-world warehouse scenarios. While cache storage systems can enhance efficiency and reduce operational costs, existing approaches primarily rely on expectations and mathematical models, often without adequately addressing the challenges of multi-robot planning and execution. In this paper, we introduce a novel mechanism called Lifelong MAPF with Cache Mechanism (L-MAPF-CM), which integrates high-level cache storage with low-level path planning. We have involved a new type of map grid called cache for temporary item storage. Additionally, we involved a task assigner (TA) with a locking mechanism to bridge the gap between the new cache grid and L-MAPF algorithm. The TA dynamically allocates target locations to agents based on their status in various scenarios. We evaluated L-MAPF-CM using different cache replacement policies and task distributions. L-MAPF-CM has demonstrated performance improvements particularly with high cache hit rates and smooth traffic conditions.

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