HiRAD: A Flexible Large-Scale AGV Routing System

📄 arXiv: 2609.09752v1 📥 PDF

作者: Yunjie Huang, Ruizhong Wu, Mengxuan Zhang, Frodo Kin Sun Chan, Yan Nei Law, Lei Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-09-09

💡 一句话要点

提出HiRAD以解决大规模AGV调度问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 自动导引车 路径规划 强化学习 实时调度 仓储物流 多智能体系统 异步决策

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体路径规划方法在处理大规模AGV调度时面临组合复杂性和运行时间的挑战。
  2. HiRAD通过分层强化学习框架，采用分步时空表示和异步事件驱动决策管道来优化AGV调度。
  3. 实验结果表明，HiRAD在随机图和两个仓库地图上使得总工期减少了45%至63%，并显著缩短了端到端运行时间。

📝 摘要（中文）

自动导引车（AGV）显著提升了仓库的吞吐量，但大规模AGV车队的调度仍然面临挑战。传统的多智能体路径规划方法在组合复杂性和运行时间上存在爆炸性增长，并且依赖于理想化的网格或分段线性运动模型，这与实际的运动学不匹配。近期的强化学习（RL）解决方案通过去中心化的智能体策略提高了灵活性，但依赖于离散的时空表示，需要数百万个回合才能收敛，并且在每一步都需要全图观察，导致模型庞大、收敛慢和推理延迟高，违反了实时工业控制的要求。为了解决这些瓶颈，本文提出了HiRAD，一个具有实时保证的分层RL框架，旨在实现连续空间的AGV调度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模AGV调度中的路径规划问题，现有方法在处理复杂性和实时性方面存在显著不足，导致无法满足工业应用需求。

核心思路：HiRAD的核心思路是通过分层强化学习框架，将连续运动转化为可微分的RL问题，同时将航向选择与速度控制分离，以减少动作空间。

技术框架：HiRAD的整体架构包括三个主要模块：分步时空表示、分层策略和异步事件驱动决策管道，这些模块协同工作以优化AGV的路径规划。

关键创新：HiRAD的主要创新在于其分层策略和异步决策管道，这使得推理复杂度从O(n^2)降低到O(n)，并将每步延迟减少了71%。

关键设计：在设计上，HiRAD采用了分步时空表示来处理连续运动，使用了特定的损失函数来优化决策过程，并通过异步处理提高了系统的响应速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HiRAD在随机图和两个仓库地图上的实验结果显示，其总工期减少了45%至63%，并且每步推理延迟降低了71%。这些显著的性能提升表明，HiRAD在实时AGV调度中的有效性和优越性，超越了传统方法的局限。

🎯 应用场景

HiRAD的研究成果在仓储物流、制造业及其他需要高效调度的领域具有广泛的应用潜力。通过优化AGV的路径规划，能够显著提高仓库的运营效率，降低人力成本，并提升整体生产力。未来，HiRAD还可以扩展到其他类型的自动化运输系统中，推动智能物流的发展。

📄 摘要（原文）

Automatic Guided Vehicles (AGVs) substantially boost warehouse throughput, but routing large-scale AGV fleets remains challenging. Classical Multi-Agent Pathfinding solvers suffer from exploding combinatorial complexity and super-quadratic runtime, while relying on idealized grid or piecewise-linear motion models that mismatch real-world kinematics. Recent Reinforcement Learning (RL) solutions improve flexibility via decentralized agent policies but depend on discretized spatiotemporal representations, require millions of episodes to converge, and incur full-map observation at every step, which leads to large models, slow convergence, and high inference latency that violates real-time industrial control constraints. To address these bottlenecks, we propose HiRAD, a hierarchical RL framework for continuous-space AGV routing with real-time guarantees: (1) a step-level spatiotemporal representation that translates continuous motion into a differentiable RL problem, (2) a hierarchical strategy that splits heading choice from velocity control to reduce the action space, and (3) an asynchronous event-driven decision pipeline that lowers inference complexity from O(n^2) to O(n) and cuts per-step latency by as much as 71 percent. Across random graphs and two warehouse maps, HiRAD reduces makespan by 45 percent to 63 percent and shortens end-to-end runtime.