論文の概要: Multi-Group Pipe Routing under Permanent Geometric Occupancy: Problem, Benchmark, and Classical Baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28697v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 10:26:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 13:21:48.875369
• Title: Multi-Group Pipe Routing under Permanent Geometric Occupancy: Problem, Benchmark, and Classical Baselines
• Title（参考訳）: 恒常的幾何学的操作下におけるマルチグループパイプルーティング:問題,ベンチマーク,古典的ベースライン
• Abstract要約: 代表例はロータリー直接駆動サーボ弁における多群チャネルレイアウトである。 恒久的な幾何学的占有下でのマルチグループパイプルーティングとして,この設定について検討する。
• 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: Additive manufacturing (AM) enables compact hydraulic components whose internal fluid channels can follow free-form 3D paths rather than conventionally drilled holes. A representative case is multi-group channel layout in rotary direct-drive servo valves: once a channel is placed it permanently occupies volume, so later channels must clear earlier geometry--unlike classical multi-agent pathfinding (MAPF), where agents free space after moving. We study this setting as multi-group pipe routing under permanent geometric occupancy. Our contributions are a problem formalization with geometric dual-witness conflicts, a constructive 3D benchmark (two corridor generators x two obstacle painters, controlled difficulty, feasibility witnesses), and baseline results for CBS, PBS, and priority planning adapted to this coupling. We evaluate by success rate under a fixed time budget. PlaneSlice hard instances clearly rank CBS above PBS and PP, while easier cells validate the pipeline. The goal is a reproducible problem definition, suite, and classical baselines--not a new optimal MAPF algorithm.
• Abstract（参考訳）: 添加性製造(AM)は、内部の流体チャネルが従来の掘削孔ではなく、自由な3D経路を辿ることができるコンパクトな油圧部品を可能にする。 代表的な例として、回転直接駆動サーボ弁における多群チャネル配置がある: チャネルが配置されると体積が永久に占有されるので、後続のチャネルは、移動後に自由空間を作用する古典的マルチエージェントパスフィンディング (MAPF) と似ていない。 恒久的な幾何学的占有下でのマルチグループパイプルーティングとして,この設定について検討する。 我々の貢献は、幾何学的双極性衝突による問題定式化、建設的な3Dベンチマーク(2つの廊下ジェネレータ x 2つの障害物画家、制御困難、実現可能性の証人)、CBS、PBS、およびこの結合に適応した優先度計画のベースライン結果である。 一定の時間予算で成功率で評価する。 PlaneSliceのハードインスタンスは明らかにCBSをPBSとPPの上にランク付けする。 ゴールは再現可能な問題定義、スイート、古典的なベースラインであり、新しい最適MAPFアルゴリズムではない。

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