論文の概要: SOCIALMAPF: Optimal and Efficient Multi-Agent Path Finding with
Strategic Agents for Social Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08390v1
- Date: Sat, 15 Oct 2022 22:49:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 21:16:05.365692
- Title: SOCIALMAPF: Optimal and Efficient Multi-Agent Path Finding with
Strategic Agents for Social Navigation
- Title（参考訳）: SOCIALMAPF : ソーシャルナビゲーションのための戦略エージェントを用いた最適かつ効率的なマルチエージェントパス探索
- Authors: Rohan Chandra, Rahul Maligi, Arya Anantula, Joydeep Biswas
- Abstract要約: 制約環境におけるエージェントの個人的インセンティブを考慮したMAPF(SocialMAPF)の拡張を提案する。
例えば、SocialMAPFは、他のエージェントが食料品店に行くという急進的ではないインセンティブに対して、病院に急いでいるエージェントの急進的なインセンティブを正確に説明することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.486204279846174
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose an extension to the MAPF formulation, called SocialMAPF, to
account for private incentives of agents in constrained environments such as
doorways, narrow hallways, and corridor intersections. SocialMAPF is able to,
for instance, accurately reason about the urgent incentive of an agent rushing
to the hospital over another agent's less urgent incentive of going to a
grocery store; MAPF ignores such agent-specific incentives. Our proposed
formulation addresses the open problem of optimal and efficient path planning
for agents with private incentives. To solve SocialMAPF, we propose a new class
of algorithms that use mechanism design during conflict resolution to
simultaneously optimize agents' private local utilities and the global system
objective. We perform an extensive array of experiments that show that optimal
search-based MAPF techniques lead to collisions and increased time-to-goal in
SocialMAPF compared to our proposed method using mechanism design. Furthermore,
we empirically demonstrate that mechanism design results in models that
maximizes agent utility and minimizes the overall time-to-goal of the entire
system. We further showcase the capabilities of mechanism design-based planning
by successfully deploying it in environments with static obstacles. To
conclude, we briefly list several research directions using the SocialMAPF
formulation, such as exploring motion planning in the continuous domain for
agents with private incentives.
- Abstract（参考訳）: 我々は,戸口,狭い廊下,廊下交差点などの制約のある環境において,エージェントの個人的インセンティブを考慮したMAPF(SocialMAPF)の拡張を提案する。
例えば、SocialMAPFは、他のエージェントが食料品店に行くという急進的ではないインセンティブに対して、病院に急いでいるエージェントの急進的なインセンティブを正確に説明することができる。
提案手法は,個人的インセンティブを有するエージェントの最適かつ効率的な経路計画のオープンな問題に対処する。
社会MAPFを解決するために,紛争解決時に機構設計を用いてエージェントのプライベートローカルユーティリティとグローバルシステム目的を同時に最適化するアルゴリズムを提案する。
我々は,最適探索ベースMAPF技術がSocialMAPFにおける衝突や時間とゴールの増大につながることを示す広範囲な実験を行い,機構設計を用いた手法と比較した。
さらに,機構設計がエージェントユーティリティを最大化し,システム全体の時間とゴールを最小化するモデルを実証的に示す。
さらに,静的な障害物のある環境に配置することで,機構設計に基づく計画機能を示す。
結論として,私的インセンティブを持つエージェントを対象とした連続領域における運動計画の探索など,SocialMAPFの定式化を用いたいくつかの研究方向を概説する。
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