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安全觸邊

AGV機(jī)器人多代理路徑尋的四大研究方向

發(fā)布日期:2022-04-18 點(diǎn)擊率:62


多代理路徑尋找(Multi-agent path finding/MAPF)已在人工智能、機(jī)器人、理論計(jì)算機(jī)科學(xué)和實(shí)際操作研究中得到大量的研究。本文討論了在將MAPF方法推廣到實(shí)際場(chǎng)景時(shí)出現(xiàn)的問(wèn)題與解決這些問(wèn)題的四個(gè)研究方向。我們強(qiáng)調(diào)的是解決這些問(wèn)題的重要性,而不是為MAPF問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)模型開(kāi)發(fā)更快的方法。

1 引言

多代理路徑尋找(MAPF,也叫多代理尋徑)在人工智能、機(jī)器人、理論計(jì)算機(jī)科學(xué)和實(shí)際操作研究中得到大量的研究。(標(biāo)準(zhǔn))MAPF的任務(wù)是為多個(gè)代理(agent)找到在給定圖(graph)中從其當(dāng)前頂點(diǎn)(vertices)到其目標(biāo)而不與其它代理發(fā)生碰撞的路徑,同時(shí)優(yōu)化成本函數(shù)(cost function)。現(xiàn)有的 MAPF 使用的方法包括:從可滿足性減少問(wèn)題(reductions to problems from satisfiability)、整數(shù)線性規(guī)劃(integer linear programming)、回答集編程(answer set programming)[Yu and LaValle, 2013b; Erdem et al., 2013; Surynek, 2015]、最優(yōu)/有限次優(yōu)(optimal,bounded-suboptimal)或次優(yōu)搜索方法(suboptimal search method)[Silver, 2005; Sturtevant and Buro, 2006; Ryan, 2008; Wang and Botea, 2008; Standley, 2010; Standley and Korf, 2011; Wang and Botea, 2011; Luna and Bekris, 2011; Sharon et al., 2013; de Wilde et al., 2013; Barer et al., 2014; Goldenberg et al., 2014; Wagner and Choset, 2015; Boyarski et al., 2015; Sharon et al., 2015]。

我們最近研究了將 MAPF 推廣到實(shí)際場(chǎng)景時(shí)出現(xiàn)的各種問(wèn)題,包括 Kiva(Amazon Robotics)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)[Wurman et al., 2008](圖1)和自動(dòng)飛行器牽引車[Morris et al., 2016]。這些問(wèn)題可以分為兩個(gè)一般問(wèn)題:

1、為 MAPF 問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)模型開(kāi)發(fā)更快的方法是不夠的,因?yàn)樵谠S多實(shí)際情況下,可以利用新的結(jié)構(gòu)或需要新的問(wèn)題模型。

2、僅將 MAPF 或其新的模型作為組合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究是不夠的,因?yàn)樗a(chǎn)生的 MAPF 解決方案也需要執(zhí)行。

我們從不同的角度討論了解決這兩個(gè)問(wèn)題的四個(gè)研究方向:

1.在許多實(shí)際的多代理系統(tǒng)中,在為所有代理找到最佳路徑之前,代理先被劃分成組(team),然后給每個(gè)組分配特定的目標(biāo),每個(gè)代理需要從所在的組中被指定一個(gè)目標(biāo)。我們已經(jīng)為不同組的代理制定了組合目標(biāo)分配和路徑查找(TAPF/target assignment and path finding)問(wèn)題來(lái)解決這個(gè)困難。我們還開(kāi)發(fā)了一個(gè)最佳 TAPF 方法,它可以擴(kuò)展到幾十個(gè)組和數(shù)百個(gè)代理[Ma and Koenig, 2016]。

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2.在許多實(shí)際的多代理系統(tǒng)中,代理是匿名的(可交換的),但是它們的有效載荷是非匿名的(不可交換的),并且需要被傳遞給給定的目標(biāo)。代理通常可以在這樣的系統(tǒng)中交換其有效載荷。作為第一次嘗試,我們?cè)O(shè)計(jì)了包裹交換機(jī)器人路由(package-exchange robot routing/PERR)問(wèn)題,以解決更多一般化的(允許有效載荷轉(zhuǎn)移的)運(yùn)輸問(wèn)題[Ma et al., 2016]。在這篇文章中,我們還證明了近似最優(yōu) MAPF 解的困難性(復(fù)雜度)。

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