Connected Multi-Agent Path Finding: How Robots Get Away with Texting and Driving
Recherche de chemin multi-agents connectée : Comment les robots s'en tirent en téléphonant au volant ?
Résumé
Path planning is the task of devising a sequence steps for a mobile entity to follow. This task is required at the center of numerous real-world problems. The study of autonomous planning can allow one to reduce congestion, pollution, accidents, costs and more. In some applications, it is important to consider the connectivity of the agents. Although some settings guarantee a permanent connectivity among entities, this is not always true in applications with open environments. Another aspect that can be found in many applications is the lack of complete knowledge of the area in which the entities move. For instance, in exploration missions, the agents are not provided any information of the environment and must discover it by themselves. An important problem, called Multi-Agent Path Finding, is to find a sequence of steps for a group of agents to reach specified targets while avoiding collisions. First, we present a framework to study and model connectivity-based multi-agent path planning problems. We provide a detailed initial work on the complexity of this framework and an optimal algorithm to solve it. Second, we extend our connectivity framework to the incomplete knowledge setting and show the complexity of the connected and decentralized computation of plans under partially known environments.
La planification de chemin consiste à concevoir une séquence d’étapes à suivre pour une entité mobile. Cette tâche est au cœur de nombreux problèmes du monde réel. L’étude de la planification autonome peut permettre de réduire la congestion, la pollution, les accidents, les coûts et plus encore. Dans certaines applications, il est important de considérer la connectivité des agents. Bien que certaines configurations garantissent une connectivité permanente entre les entités, ce n’est pas toujours le cas dans les applications avec des environnements ouverts. On retrouve aussi, dans de nombreuses applications, le manque de connaissance complète de la zone dans laquelle les entités se déplacent. Par exemple, dans les missions d’exploration, les agents ne reçoivent aucune information sur l’environnement et doivent le découvrir par eux-mêmes. Un problème important, appelé Multi-Agent Path Finding, consiste à trouver une séquence d’étapes pour qu’un groupe d’agents atteigne des cibles spécifiées tout en évitant les collisions. Tout d’abord, nous présentons un cadre pour étudier et modéliser les problèmes de planification de chemins multi-agents basés sur la connectivité. Nous fournissons un travail initial détaillé sur la complexité de ce cadre et un algorithme optimal pour le résoudre. Deuxièmement, nous étendons notre cadre de connectivité au cadre de connaissance incomplète et montrons la complexité du calcul connecté et décentralisé des plans dans des environnements partiellement connus.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
|---|