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安全觸邊

AGV機器人多代理路徑尋的四大研究方向

發布日期:2022-04-18 點擊率:82


多代理路徑尋找(Multi-agent path finding/MAPF)已在人工智能、機器人、理論計算機科學和實際操作研究中得到大量的研究。本文討論了在將MAPF方法推廣到實際場景時出現的問題與解決這些問題的四個研究方向。我們強調的是解決這些問題的重要性,而不是為MAPF問題的標準模型開發更快的方法。

1 引言

多代理路徑尋找(MAPF,也叫多代理尋徑)在人工智能、機器人、理論計算機科學和實際操作研究中得到大量的研究。(標準)MAPF的任務是為多個代理(agent)找到在給定圖(graph)中從其當前頂點(vertices)到其目標而不與其它代理發生碰撞的路徑,同時優化成本函數(cost function)。現有的 MAPF 使用的方法包括:從可滿足性減少問題(reductions to problems from satisfiability)、整數線性規劃(integer linear programming)、回答集編程(answer set programming)[Yu and LaValle, 2013b; Erdem et al., 2013; Surynek, 2015]、最優/有限次優(optimal,bounded-suboptimal)或次優搜索方法(suboptimal search method)[Silver, 2005; Sturtevant and Buro, 2006; Ryan, 2008; Wang and Botea, 2008; Standley, 2010; Standley and Korf, 2011; Wang and Botea, 2011; Luna and Bekris, 2011; Sharon et al., 2013; de Wilde et al., 2013; Barer et al., 2014; Goldenberg et al., 2014; Wagner and Choset, 2015; Boyarski et al., 2015; Sharon et al., 2015]。

我們最近研究了將 MAPF 推廣到實際場景時出現的各種問題,包括 Kiva(Amazon Robotics)倉庫系統[Wurman et al., 2008](圖1)和自動飛行器牽引車[Morris et al., 2016]。這些問題可以分為兩個一般問題:

1、為 MAPF 問題的標準模型開發更快的方法是不夠的,因為在許多實際情況下,可以利用新的結構或需要新的問題模型。

2、僅將 MAPF 或其新的模型作為組合優化問題進行研究是不夠的,因為所產生的 MAPF 解決方案也需要執行。

我們從不同的角度討論了解決這兩個問題的四個研究方向:

1.在許多實際的多代理系統中,在為所有代理找到最佳路徑之前,代理先被劃分成組(team),然后給每個組分配特定的目標,每個代理需要從所在的組中被指定一個目標。我們已經為不同組的代理制定了組合目標分配和路徑查找(TAPF/target assignment and path finding)問題來解決這個困難。我們還開發了一個最佳 TAPF 方法,它可以擴展到幾十個組和數百個代理[Ma and Koenig, 2016]。

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2.在許多實際的多代理系統中,代理是匿名的(可交換的),但是它們的有效載荷是非匿名的(不可交換的),并且需要被傳遞給給定的目標。代理通常可以在這樣的系統中交換其有效載荷。作為第一次嘗試,我們設計了包裹交換機器人路由(package-exchange robot routing/PERR)問題,以解決更多一般化的(允許有效載荷轉移的)運輸問題[Ma et al., 2016]。在這篇文章中,我們還證明了近似最優 MAPF 解的困難性(復雜度)。

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