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J-GLOBAL ID:202102252169522536   整理番号:21A3138627

相互衝突回避と局所拘束マルチエージェント経路発見に基づく分散マルチエージェントナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Distributed Multi-Agent Navigation Based on Reciprocal Collision Avoidance and Locally Confined Multi-Agent Path Finding
著者 (2件):
資料名:
巻: 2021  号: CASE  ページ: 1489-1494  発行年: 2021年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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回避衝突はマルチエージェントナビゲーションにおけるコア問題である。分散設定では,エージェントが限られた通信と感覚能力を持つとき,衝突は典型的には,局所観察/通信に依存する反応方式で避けられる。顕著な衝突回避技術,例えばORCAは,多数のエージェントに対して計算上効率的で,スケールが良い。しかし,多数のシナリオでは,タイトな通路や制約された空間によるナビゲーションを含む場合,デッドロックはエージェントのエゴスティック挙動により生じ,その結果,後者はそれらの目標を達成できない。この目的のために,デッドロック(後者を検出する)に見えるエージェントのサブグループを協調する局所拘束マルチエージェント経路発見(MAPF)ソルバの適用を提案した。現代のMAPFソルバによって典型的に要求されるグリッドベースのMAPFインスタンスを構築する方法を示した。著者らの実験,すなわち,Push and Rotate and Conflict Based Search(ecbs)の有界準最適バージョンの2つを評価し,ナビゲーションパイプラインへのそれらの包含が,ある場合には15%から99%まで成功率を著しく増加させることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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