深度分析
多依賴 PIBT (MD-PIBT) 重新定義代理依賴圖,支援 10,000 代理 MAPF
在自動化倉庫等高密度環境中,多代理路徑規劃需在極短時間內協調數千台機器人。本研究提出 MD-PIBT 框架,將規劃過程轉化為在代理依賴圖上的搜尋,打破傳統 PIBT 僅能處理單一依賴的限制,使其能同時處理多個衝突代理。實驗證明該方法可支援高達萬名代理且兼容多種運動模型,顯著提升大型機器人的路徑規劃效率。
深度分析
在自動化倉庫等高密度環境中,多代理路徑規劃需在極短時間內協調數千台機器人。本研究提出 MD-PIBT 框架,將規劃過程轉化為在代理依賴圖上的搜尋,打破傳統 PIBT 僅能處理單一依賴的限制,使其能同時處理多個衝突代理。實驗證明該方法可支援高達萬名代理且兼容多種運動模型,顯著提升大型機器人的路徑規劃效率。
FlexSIPP
多代理執行計畫時,單一代理延遲會造成衝突。研究利用其他代理的時間彈性,預先算出所有延遲情境的路徑,並即時提供調整方案。實驗顯示此方法在實務鐵路與基準測試中能快速產生可行重規劃,降低連鎖延遲。