Navigating in Stages: Waypoint-Based Decomposition for Multi-Agent Pathfinding

Abstract

This thesis focuses on Waypoint-based planning for lifelong Multi-Agent Path Finding in warehouse-like grid maps. Robots repeatedly execute pickup and drop-off tasks, and the goal is to complete as many tasks with the least effort possible within a fixed number of simulation steps with limited time per step. The proposed planner decomposes long routes into shorter A* searches between precomputed waypoints and uses space-time reservations to handle conflicts. Experiments show that the results depend highly on capture radius, time window size and number of waypoints and in good settings the Waypoint-based approach has similar through put as baseline with multiple times lower searching effort.

Tato práce se zaměřuje na plánování založené na průchozích bodech pro celoživotní multiagentní plánování cest ve skladových mapách. Roboti opakovaně vykonávají úlohy vyzvednutí a doručení a cílem je dokončit co nejvíce úloh s co nejmenší výpočetní náročností během pevně daného počtu simulačních kroků a s omezeným časem na každý krok. Navržený plánovač rozkládá dlouhé trasy na kratší hledání algoritmem A* mezi předem vypočítanými průchozími body a používá časové rezervace pro řešení konfliktů. Experimenty ukazují, že výsledky výrazně závisí na poloměru dosažení průchozího bodu, velikosti časového okna a počtu průchozích bodů. Při vhodném nastavení dosahuje navržený přístup podobného počtu splněných úloh jako základní plánovač, ale s několikanásobně nižší výpočetní náročností hledání.