Simultaneous Computation with Multiple Prioritizations in Multi-Agent Motion Planning

📄 arXiv: 2501.10781v1 📥 PDF

作者: Patrick Scheffe, Julius Kahle, Bassam Alrifaee

分类: cs.MA, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-01-18

💡 一句话要点

多智能体运动规划中基于多优先级并行计算的实时路径规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多智能体路径规划 优先级规划 并行计算 运动规划 实时性

📋 核心要点

  1. 大规模多智能体路径规划（MAPF）计算复杂度高，传统优先级规划受启发式方法限制，泛化性差，或需迭代寻优，计算成本高。
  2. 提出一种通用的多优先级并行计算方法，使智能体能够同时基于多个优先级进行规划，无需领域特定知识。
  3. 实验表明，该方法在多智能体运动规划（MAMP）中接近最优优先级排序，性能优于现有方法，并在实际道路网络中实现了实时性。

📝 摘要（中文）

大规模网络中的多智能体路径规划（MAPF）在计算上具有挑战性。优先级规划（PP）是MAPF的一种方法，其中智能体根据其优先级依次进行规划。虽然PP是一种计算效率高的MAPF方法，但解决方案的质量很大程度上取决于优先级。大多数优先级要么依赖于泛化能力不强的启发式方法，要么迭代寻找合适的优先级，这会耗费计算资源。本文展示了智能体如何同时使用多个优先级进行计算。我们的方法是通用的，因为它不依赖于特定领域的知识。本文的背景是受计算时间约束的、具有后退范围的多智能体运动规划（MAMP）。与MAPF相比，MAMP更详细地考虑了系统动力学。在MAMP的数值实验中，我们证明了我们的优先级排序方法接近最优优先级排序，并且仅以少量增加的计算时间优于最先进的方法。我们在网络物理移动实验室中，通过一个包含十辆车的道路网络实验展示了实时能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体运动规划（MAMP）中，由于优先级分配不当导致规划效率低下的问题。现有基于优先级规划（PP）的MAPF方法，要么依赖于启发式规则，泛化能力弱；要么通过迭代搜索最优优先级，计算成本高昂，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是让多个智能体并行地基于不同的优先级进行规划，从而避免了单一优先级可能导致的次优解，并减少了寻找合适优先级的计算开销。通过并行计算多个优先级方案，可以更快地找到一个接近最优的解决方案。

技术框架：该方法的核心在于并行计算多个优先级方案。具体流程可能包含以下步骤：1）生成多个不同的优先级序列；2）每个智能体基于不同的优先级序列进行局部规划；3）对多个规划结果进行评估和选择，选择最优或接近最优的方案；4）执行选定的规划方案，并重复上述过程进行后退范围规划。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将优先级规划从串行迭代优化转变为并行计算。通过同时探索多个优先级方案，显著提高了规划效率，并降低了对启发式规则的依赖。这种并行计算的思路可以应用于其他需要优先级决策的场景。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在摘要中没有明确提及，属于未知信息。但可以推测，可能需要设计一种评估函数来衡量不同优先级方案的优劣，并选择最佳方案。此外，并行计算的实现方式（例如，使用多线程或分布式计算）也是一个关键的设计考虑因素。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多智能体运动规划（MAMP）中能够达到接近最优优先级排序的性能，并且仅以少量增加的计算时间优于现有方法。在包含十辆车的道路网络实验中，该方法展示了实时性能力，验证了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、仓储物流、机器人集群控制等领域。在这些场景中，多个智能体需要在复杂的环境中协同完成任务，高效的路径规划至关重要。该方法能够提高多智能体系统的响应速度和整体效率，降低运营成本，并提升安全性。

📄 摘要（原文）

Multi-agent path finding (MAPF) in large networks is computationally challenging. An approach for MAPF is prioritized planning (PP), in which agents plan sequentially according to their priority. Albeit a computationally efficient approach for MAPF, the solution quality strongly depends on the prioritization. Most prioritizations rely either on heuristics, which do not generalize well, or iterate to find adequate priorities, which costs computational effort. In this work, we show how agents can compute with multiple prioritizations simultaneously. Our approach is general as it does not rely on domain-specific knowledge. The context of this work is multi-agent motion planning (MAMP) with a receding horizon subject to computation time constraints. MAMP considers the system dynamics in more detail compared to MAPF. In numerical experiments on MAMP, we demonstrate that our approach to prioritization comes close to optimal prioritization and outperforms state-of-the-art methods with only a minor increase in computation time. We show real-time capability in an experiment on a road network with ten vehicles in our Cyber-Physical Mobility Lab.