AGV机器人多代理路径寻的四大研究方向

2 代劳组的目标分派和路径查找(TAPF)的组合

一般来说，是按照代劳地点的每个组分派目标。代劳先被划分到组中，然后每个代劳须要赶紧在的组中被指定一个目标，以便获得代劳大年夜当前顶获得其目标的路径来竽暌古化成本函数。例如，在 Kiva 仓库体系中，将存储舱大年夜仓库搬运到新存储地位的驾驶单位(drive unit)会形成一个组，因为它们中的每一个须要被分派一个可用的存储地位。以前的 MAPF 办法假设存在目标分派法度榜样，使得每个代劳预先被分派一个目标，然则为了实现最优性，我们建立了 TAPF 模型，它整合了目标分派和路径寻找问题并且为它们定义了一个合营的目标。在 TAPF 中，代劳被分到各组中，每个组的目标数量与该组中的代劳数量雷同。TAPF 的义务是将目标分派给代劳，并筹划代劳大年夜当前顶获得其目标的不会产生碰撞的路径，使得每个代劳正好移动到其地点组的一个目标，大年夜而组中的所有目标被拜访，且最大年夜完成时光(当所有代劳已经达到其目标并停止移动时的最早时光步长)被最小化。组中的每个代劳都可以被分派到地点组的目标，并且同一组中的代劳是以是可交换的。然而，不合组中的代劳弗成交换。TAPF 可以被视为(标准)MAPF 和 MAPF 的匿名变体的一般化：

来自 TAPF的(标准)MAPF 结不雅，如不雅每个组仅由一个代劳构成，则组的数量等于代劳的数量。目标到代劳的分派是预先肯定的，是以代劳长短匿名的(弗成交换的)。
如不雅只有一个组(包含所有代劳)，则 MAPF 的匿名变量(也称为目标不变的 MAPF)来自 TAPF。代劳可以被分派任何目标，是以是可交换的。它可以在多项式时光内用基于流的 MAPF 办法(flow-based MAPF method)获得最优解[Yu and LaValle， 2013a; Turpin et al.， 2014].

当缁ゎ先辈的最优 TAPF 办法——称为基于碰撞的最小成本流(Conflict-Based Min-Cost Flow)[Ma and Koenig， 2016]——结合了搜刮和基于流的 MAPF 办法。它可以推广到几十个组和数百个代劳。

3 MAPF 的担保交换机械人路由(PERR)和新的复杂度计算结不雅

K-PERR 是 PERR 的一般化，个中党越艋分成 K 个类型，并且雷同类型的担保是可交换的。因为在 TAPF 中，代劳被分到组中，并且同一团队中的代劳是可交换的，所以 K-PERR 可以被视为对 K 个组的 TAPF 的改版，同样的道理，PERR 可以被视为(标准)MAPF 的改版。我们已经证清楚明了近似最佳 PERR 和 K-PERR 解的艰苦性(对于K≥2)。我们的研究的一个推论是：在任何因子小于4/3内的最大年夜落成时光最小化，近似 MAPF 和 TAPF 是 NP-hard 的，即使是只有两个团队的 TAPF。我们还证清楚明了向 MAPF 添加交换操作不会在理论上削减其复杂度，但使得 PERR 比 MAPF 更轻易解决。由此产生的在不合的实际场景中的持续问题：「一个有很多担保的代劳」产生经典的农村邮递员问题(rural postman problem);「代劳与担保一样多」产生 MAPF、TAPF 或 PERR。懂得这两个极端问题有助于我们解决一般问题，正如其它很多真实世界义务的请求一样。

图 2：在一个模仿的 Kiva 仓库体系顶用户供给的高速路(highway)

4 摸索问题的构造和活动的可猜测性

5 解决不完美的筹划履行才能

最先辈的 MAPF 或 TAPF 办法可以在合理的计算时光内为数百个代劳找到最佳的或者在用户供给的次优性包管下的不会产生碰撞的路径。它们甚至在混乱而紧凑的情况中也能正常工作，如Kiva 仓库体系。然而，代劳平日具有不完美的筹划履行才能，并且不克不及完美地同步它们的活动，这可以导致频繁的从新筹划并浪费时光。是以，我们提出了一个框架，应用一个简单的时光收集来竽暌剐效地后期处理 MAPF 解决筹划并创建一个筹划履行安排，这实用于非完全机械人(non-holonomic robot)，推敲到它们的最大年夜的平移和扭转速度，供给了一个机械人之间安然距离和松弛界线(定义为最新和最早进入时光的地点的差别)的包管，以缓解不完美的筹划履行并避免在很多情况下的时光密集的从新筹划[Honig ¨ et al.， 2016]。这个框架已经在仿真和真实机械人中获得评估。TAPF 和 PERR 办法也可以在同一框架中应用。将来工作中要解决的问题包含增长用户供给的安然距离、额外的活动束缚、不肯定性筹划和从新筹划。

6 结论

我们评论辩论了四个研究偏向，以解决当将 MAPF 办法推广到实际场景中和摸索问题构造或现有 MAPF 办法时出现的问题。我们的目标是为在 MAPF 范畴工作的研究人员指出有趣的研究偏向。

代劳平日是匿名的，但携带被分派目标的有效载荷(担保)，是以长短匿名的。例如，在 Kiva 仓库体系中，驾驶单位是匿名的，然则它们携带的存储舱被分派了存储地位，是以长短匿名的。如不雅每个代劳都携带一个担保，则该问题相当于(标准)MAPF。实际上，担保平日可以在代劳之间传递，这导致更一般的运输问题，例如，带有换乘的乘客共享乘车[Coltin and Veloso， 2014]和在办公室中应用机械人的担保递送[Veloso et al.， 2015]。我们已经将 PERR 作为懂得这些问题的第一步[Ma et al.， 2016]。在 PERR 中，每个代劳运载一个担保，相邻顶点中的任何两个代劳可以交换其担保，并且每个包需裹要被递送到给定目标。PERR 是以可以被视为(标准)MAPF 的改进版：

PERR 中的担保可以被视为在(标准)MAPF 中的本身移动的代劳。
许可在相邻顶点中的两个担保在 PERR 中交换它们的顶点，然则在相邻顶点中的两个代劳不许可在(标准)MAPF 中交换它们的顶点。

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