다중 에이전트 경로 계획을 위한 호모토피 인식 프레임워크

Temel Kavramlar

평면에서 다중 에이전트 경로 계획을 위한 효율적인 호모토피 인식 프레임워크를 제안한다.

Özet

이 논문은 평면에서 다중 에이전트 경로 계획 문제에 대한 효율적인 호모토피 인식 프레임워크를 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

다중 에이전트 경로 계획 문제를 레이블이 없는 다중 에이전트 경로 계획 문제로 변환하여 호모토피 클래스를 계산한다. 이를 통해 에이전트-목표 대응 정보를 포함할 수 있다.

브레이드 그룹의 Dynnikov 좌표를 사용하여 호모토피 클래스를 효율적으로 관리한다. 이를 통해 자가 균형 이진 탐색 트리와 같은 자료 구조를 활용할 수 있다.

수정된 우선순위 계획 알고리즘과 결합하여 호모토피 클래스가 다른 해를 생성하는 방법을 제안한다. 격자 환경에서 이 방법이 모든 호모토피 클래스의 해를 생성할 수 있음을 증명한다.

실험을 통해 제안 방법의 확장성과 호모토피 인식이 경로 최적화에 기여함을 보인다.

İstatistikler

에이전트 수가 증가함에 따라 제안 방법의 실행 시간이 대략 2차 함수 형태로 증가한다.
제안 방법은 기존 방법에 비해 실행 시간이 더 짧다.
제안 방법으로 생성한 초기 해를 최적화하면 더 낮은 비용의 경로를 얻을 수 있다.

Alıntılar

"평면에서 다중 에이전트 경로 계획 문제에서 토폴로지 특성은 장애물이 없는 경우에도 중요하다."
"호모토피 클래스는 에이전트-목표 대응 정보를 내재적으로 포함하므로, 레이블이 없는 다중 에이전트 경로 계획 문제를 해결하면 혼란이 발생하지 않는다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Homotopy-Aware Multi-Agent Path Planning in Plane

by Kazumi Kasau... : arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01945.pdf

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