Oct, 2011

多机器人路径规划中的子图结构利用

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TL;DR本文提出两种机器人路径规划算法：抽象化方法和优先级计划算法，证明了前者的完备性和正确性，并演示了将它们组合起来的单一算法的实际效果。
发现论文，激发创造
  • 基于超图的多机器人任务和运动规划

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    Oct, 2022

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    通过利用冲突基础搜索算法的重复和增量特性，加速搜索算法的方法使其适用于多臂协调和复杂环境中的机器人操作，从而达到完整和有界的次优性保证。

    Mar, 2024

  • 使用深度学习为分层机器人规划引导抽象化

    本研究介绍了一种使用深度神经网络自动生成机器人特定体系结构进行环境预测和自动计算抽象状态和动作的方法，得到的结果可用于提高机器人的规划性能和可靠性。研究结果表明，所学习的抽象状态和动作可以与一种新型的多源双向分层机器人规划算法配合使用，在测试环境中的计划时间上的表现比现有技术的基准方法提高了近 10 倍。

    Feb, 2022

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    提出了一种新颖的中央分离式算法，通过利用路径分化和最优子问题解决数据库来解决多机器人路径规划问题，从而实现高效的解决路径冲突，并在大规模、动态环境中取得高水平的解决方案优化。

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  • 基于图的多机器人路径规划

    对现代算法的评估表明，针对多机器人系统的多智能体路径规划是解决自动仓库实现，火车调度和非完整机器人导航等多个应用领域重要方面的关键技术。

    Jun, 2022

  • 基于图形的多机器人最优路径规划：完整算法和有效的启发式算法

    通过与网络流的等价性和整数线性规划，我们设计了用于解决四个不同目标的新颖和完整算法，从而解决了最佳多机器人路径规划问题。采用基于 ILP 算法模型和启发式算法的组合方法，能够在几秒钟内计算出包含数百个机器人，环境密集的问题的 1.x - 最优解。

    Jul, 2015

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    Mar, 2024

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    提出了一种有效的方法来增加子目标搜索的完备性，在复杂规划问题中应用子目标级别规划，提高性能并保证完备性。

    Oct, 2023

  • 在图上为多个机器人规划最优路径

    本文研究基于图的多机器人路径规划问题，提出两种多流基于整数线性规划算法，计算最小到达时间和最小总距离的解决方案，其算法性能表现得到评估，并能够适应其他 MPP 问题变体。

    Apr, 2012

  • 使用有界次优图形转换器加速多智体规划

    该论文提出了一种名为 Graph Transformer 的学习组件，作为加速规划的启发式函数，证明了其完备性和有限次最优性，同时经实验证明，在相对少的代理问题实例中训练的 Graph Transformer 可以很好地推广到更多代理的问题实例中，并且性能优于现有方法。

    Jan, 2023