Multi-Agent Path Finding under Limited Communication Range Constraint via Dynamic Leading

要約

この論文では、すべてのエージェントがチームの残りのメンバーと接続された通信チャネルを持っている必要がある、限られた通信範囲の制約の下でマルチエージェントの経路探索問題を処理するための新しいフレームワークを提案します。
マルチエージェントの経路探索に対する既存のアプローチの多く（リーダーとフォロワーによる隊列走行など）は、一度に 1 つのエージェントを固定順序で計画することにより、この領域での計画の計算上の課題を克服しています。
ただし、固定されたリーダーとフォロワーのアプローチは計画中に行き詰まる可能性があり、密集した環境では実用性が制限されます。
この制限を克服するために、我々は動的な先行マルチエージェント パス検索を開発しました。これにより、進行できない場合は常に、パス計画中に先行エージェントを動的に再選択できます。
実験では、ベースラインが日常的に失敗する 5 つの環境タイプにわたって、最大 25 のエージェントを 90% 以上の成功率で処理できるフレームワークの効率性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel framework to handle a multi-agent path finding problem under a limited communication range constraint, where all agents must have a connected communication channel to the rest of the team. Many existing approaches to multi-agent path finding (e.g., leader-follower platooning) overcome computational challenges of planning in this domain by planning one agent at a time in a fixed order. However, fixed leader-follower approaches can become stuck during planning, limiting their practical utility in dense-clutter environments. To overcome this limitation, we develop dynamic leading multi-agent path finding, which allows for dynamic reselection of the leading agent during path planning whenever progress cannot be made. The experiments show the efficiency of our framework, which can handle up to 25 agents with more than 90% success-rate across five environment types where baselines routinely fail.

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