論文の概要: Graph-Based Multi-Robot Path Finding and Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11319v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 18:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 14:11:11.595283
• Title: Graph-Based Multi-Robot Path Finding and Planning
• Title（参考訳）: グラフに基づくマルチロボット経路探索と計画
• Authors: Hang Ma
• Abstract要約: 複数のロボットの衝突のない経路を計画することは、現実のマルチロボットシステムにとって重要である。 近年の進歩により、何百ものロボットの衝突のない経路を計算できるMAPFアルゴリズムが実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4260993997836753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose of Review Planning collision-free paths for multiple robots is important for real-world multi-robot systems and has been studied as an optimization problem on graphs, called Multi-Agent Path Finding (MAPF). This review surveys different categories of classic and state-of-the-art MAPF algorithms and different research attempts to tackle the challenges of generalizing MAPF techniques to real-world scenarios. Recent Findings Solving MAPF problems optimally is computationally challenging. Recent advances have resulted in MAPF algorithms that can compute collision-free paths for hundreds of robots and thousands of navigation tasks in seconds of runtime. Many variants of MAPF have been formalized to adapt MAPF techniques to different real-world requirements, such as considerations of robot kinematics, online optimization for real-time systems, and the integration of task assignment and path planning. Summary Algorithmic techniques for MAPF problems have addressed important aspects of several multi-robot applications, including automated warehouse fulfillment and sortation, automated train scheduling, and navigation of non-holonomic robots and quadcopters. This showcases their potential for real-world applications of large-scale multi-robot systems.
• Abstract（参考訳）: 複数ロボットのための衝突回避経路の見直しは,実世界のマルチロボットシステムにおいて重要であり,マルチエージェントパス探索(MAPF)と呼ばれるグラフ上での最適化問題として研究されている。 このレビューは、古典的なmapfアルゴリズムと最先端のmapfアルゴリズムの異なるカテゴリと、mapf技術を現実世界のシナリオに一般化する挑戦に取り組む異なる研究の試みを調査している。 最近の発見 MAPF問題の最適解法は計算的に困難である。 近年、MAPFアルゴリズムは数百のロボットと数千のナビゲーションタスクの衝突のない経路を数秒で計算できるようになっている。 MAPFの多くの変種は、ロボットキネマティクスの考慮、リアルタイムシステムのオンライン最適化、タスク割り当てとパス計画の統合など、MAPFのテクニックを様々な実世界の要求に適応するように形式化されている。 MAPF問題に対するアルゴリズム手法は、自動倉庫充足とソート、自動列車スケジューリング、非ホロノミックロボットとクワッドコプターのナビゲーションなど、いくつかのマルチロボットアプリケーションの重要な側面に対処してきた。 これは大規模なマルチロボットシステムの現実的な応用の可能性を示している。

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