周期性多智能体路径规划
摘要：多机器人路径规划（MAPP）是解决一队机器人从起点到目标位置无碰撞轨迹的问题。本文探讨了一个相对较少探索的MAPP设置，其中一串机器人需要高吞吐量地穿过起点和目标。我们通过制定一种新的MAPP变体来解决这个问题，称为周期性MAPP，其中机器人出现的时机是周期性的。周期性MAPP的目标是找到一种周期性计划，即一组无碰撞轨迹，机器人流可以在周期内重复使用，并且周期尽可能小。为了实现这个目标，我们提出了一种基于约束放松和优化的解决方法。我们证明了一旦找到周期性计划，可以将其用于一个更实际的情况，即流中的机器人可以在随机时间出现。我们通过在几个抽象的自动交叉口管理任务场景中比较吞吐量，证实了我们方法的有效性与基准方法相比。
作者：Kazumi Kasaura, Ryo Yonetani, Mai Nishimura
论文ID：2301.10910
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2023-06-30