1.改进MAPF问题求解器中的碰撞检测方法和碰撞避免约束构建,解决多智能体全局路径搜索中出现的冲突,提高碰撞检测效率。 2.基于序贯策略的多智能体路径规划方法。对多个机器人进行合理分组和聚类,减少潜在冲突,减少多机器人中央化路径规划所需时...
在MAPF的研究中，两大主要方向是算法改进和实际应用中的约束处理。实际应用场景中，需要考虑机器的速度、加速度、转角以及各种干扰因素等复杂约束。而多智能体路径规划则通过抽象化这些设定，将运动控制简化为时间步的操作，从而将研究焦点集中在求解的速度和质量上。经典的多智能体路径规划问题可以描述为：给定k个智能体...
多智能体路径规划 (Multi-Agent Path Finding, MAPF) 研究多智能体的路径规划算法,为多机系统规划无冲突的最优路径. 本项目将多机路径规划算法(Multi-Agent Path Finding, MAPF)源码转换为ros实现.算法接口采用ros插件形式编写,利于扩展自己的多机规划方法. 本项目仓库: (如果对您有帮助的话给仓库右上角留下一...
随着中国科技的高速发展,多智能体系统已在工业,军事,救援等方面发挥着重要作用,而有效的路径规划,是各类多智能体系统高效作业的前提.在丰富的任务场景下,更大规模智能体的高效路径规划,能够大幅提升生产生活的效率.路径规划作为人工智能和机器人领域的重要研究方向,对于实现各类机器人的自主导航和控制等应用具有重要意义...
多智能体路径规划（Multi-agent path finding, MAPF）问题涉及为一组智能体寻找无碰撞路径，以便它们能够安全、有效地到达目标位置。在经典的二维单次射击（single-shot）MAPF中，我们得到一个已知的网格世界，其中包含自由空间和障碍物，以及每个智能体的起始位置和目标位置。每个智能体可以在四个基本方向上移动或等待，...
多智能体路径规划(Multi-agent path finding, MAPF)问题涉及为一组智能体寻找无碰撞路径,以便它们能够安全、有效地到达目标位置。在经典的二维单次射击(single-shot)MAPF中,我们得到一个已知的网格世界,其中包含自由空间和障碍物,以及每个智能体的起始位置和目标位置。每个智能体可以在四个基本方向上移动或等待,共有五...
多智能体路径规划(Multi-Agent Path Finding,MAPF),是一类寻找多个智能体从起始位置到目标位置且无冲突的最优路径集合的问题。 从问题属性来看,MAPF属于较为复杂的组合优化问题。该问题的状态空间随着问题中…
路径规划可以直接影响到整个系统的表现,因此最小化路径成为一个重要的问题。多智能体路径规划需要考虑以下因素: 1、智能体之间的接触 在MAS系统中,智能体在移动过程中会互相接触与交互。这将影响智能体运动的速度和安全性。因此,在路径规划中需要考虑智能体之间的接触。 2、智能体之间的合作 多智能体系统需要实现...
多智能体路径规划(MAPF)是一个在机器人、交通控制和自动化仓库等领域具有广泛应用的重要问题。MAPF的核心目标是为一组智能体找到一组无冲突的路径,使它们能够从起点移动到目标位置。传统的MAPF问题通常限制智能体只能在预定义的图上移动,这种限制在实际应用中可能不够灵活。