論文の概要: A Knowledge-Graph Translation Layer for Mission-Aware Multi-Agent Path Planning in Spatiotemporal Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21695v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 17:55:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.563214
• Title: A Knowledge-Graph Translation Layer for Mission-Aware Multi-Agent Path Planning in Spatiotemporal Dynamics
• Title（参考訳）: 時空間変動を考慮したミッション対応多エージェント経路計画のための知識グラフ翻訳層
• Authors: Edward Holmberg, Elias Ioup, Mahdi Abdelguerfi,
• Abstract要約: 知的翻訳層として機能する知識グラフ(KG)を中心としたフレームワークを提案する。 KGの2面構造は、宣言的な事実を、エージェントごとのミッション対応の世界観と物理対応ルールにコンパイルする。 この作業は、KGを単にデータリポジトリとしてではなく、適応的で説明可能な自律システムを構築するための強力でステートフルなオーケストレータとして確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The coordination of autonomous agents in dynamic environments is hampered by the semantic gap between high-level mission objectives and low-level planner inputs. To address this, we introduce a framework centered on a Knowledge Graph (KG) that functions as an intelligent translation layer. The KG's two-plane architecture compiles declarative facts into per-agent, mission-aware ``worldviews" and physics-aware traversal rules, decoupling mission semantics from a domain-agnostic planner. This allows complex, coordinated paths to be modified simply by changing facts in the KG. A case study involving Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) in the Gulf of Mexico visually demonstrates the end-to-end process and quantitatively proves that different declarative policies produce distinct, high-performing outcomes. This work establishes the KG not merely as a data repository, but as a powerful, stateful orchestrator for creating adaptive and explainable autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: 動的環境における自律エージェントの協調は、高レベルのミッション目標と低レベルのプランナー入力のセマンティックギャップによって妨げられる。 そこで我々は,知的翻訳層として機能する知識グラフ(KG)を中心としたフレームワークを提案する。 KGの2面アーキテクチャは、宣言的な事実を、ドメインに依存しないプランナーからミッションセマンティクスを分離する、エージェントごとの、ミッション対応の『世界観』と物理対応のトラバースルールにコンパイルする。 これにより、複雑な座標パスは、KGの事実を変更するだけで修正できる。 メキシコ湾における自律型水中車両(AUV)に関するケーススタディは、エンド・ツー・エンドの過程を視覚的に証明し、異なる宣言的政策が異なるハイパフォーマンスな結果をもたらすことを定量的に証明している。 この作業は、KGを単にデータリポジトリとしてではなく、適応的で説明可能な自律システムを構築するための強力でステートフルなオーケストレータとして確立する。

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