Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing PIBT via Multi-Action Operations

論文の概要: Enhancing PIBT via Multi-Action Operations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09193v2
Date: Fri, 14 Nov 2025 01:29:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-14 13:23:30.726962
Title: Enhancing PIBT via Multi-Action Operations
Title（参考訳）: マルチアクション操作によるPIBTの強化
Authors: Egor Yukhnevich, Anton Andreychuk,
Abstract要約: マルチアクション操作を組み込んだPIBTの拡張版を提案する。本手法は,オンラインLMAPF-T設定における最先端性能を実現する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.68905836571978
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: PIBT is a rule-based Multi-Agent Path Finding (MAPF) solver, widely used as a low-level planner or action sampler in many state-of-the-art approaches. Its primary advantage lies in its exceptional speed, enabling action selection for thousands of agents within milliseconds by considering only the immediate next timestep. However, this short-horizon design leads to poor performance in scenarios where agents have orientation and must perform time-consuming rotation actions. In this work, we present an enhanced version of PIBT that addresses this limitation by incorporating multi-action operations. We detail the modifications introduced to improve PIBT's performance while preserving its hallmark efficiency. Furthermore, we demonstrate how our method, when combined with graph-guidance technique and large neighborhood search optimization, achieves state-of-the-art performance in the online LMAPF-T setting.
Abstract（参考訳）: PIBTはMAPF(Multi-Agent Path Finding)解決法であり、多くの最先端アプローチで低レベルプランナーやアクションサンプリングとして広く使われている。その主な利点は例外的な速度であり、次の瞬間のみを考慮することでミリ秒以内の何千ものエージェントのアクション選択を可能にする。しかし、この短期水平設計は、エージェントが向きを持ち、時間を要する回転動作を行わなければならないシナリオでは性能が低下する。本稿では,マルチアクション操作を取り入れたPIBTの拡張版を提案する。本稿では,PIBTの性能向上のために導入された改良点について述べる。さらに,本手法とグラフ誘導手法と大規模近傍探索最適化を組み合わせることで,オンラインLMAPF-T設定における最先端性能を実現する方法を示す。

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