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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)： Dergachev Stepan (HSE University and Federal Research Center for Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences,Moscow,Russia) ,  Yakovlev Konstantin (HSE University and Federal Research Center for Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences,Moscow,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
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)

抄録/ポイント： 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】

シソーラス用語： 通信 ,  連絡通路 ,  デッドロック ,  *エージェント ,  *衝突回避
準シソーラス用語： ソルバ ,  成功率 ,  有界 ,  *マルチエージェント ,  経路発見 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 衝突回避 ,  拘束 ,  マルチエージェント ,  経路発見