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マルチエージェント経路計画arXiv:2509.26050

可動障害物を含むマルチエージェント経路探索のための競合ベース探索と優先度計画

Conflict-Based Search and Prioritized Planning for Multi-Agent Path Finding Among Movable Obstacles

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可動障害物が存在する環境で複数エージェントの衝突回避経路を計画するM-PAMO問題に対し、競合ベース探索と優先度計画を組み合わせた手法を初めて適用し、性能を比較評価した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 本論文は Multi-Agent Path Finding Among Movable Obstacles (M-PAMO) を扱う - 複数 agent が static および movable な障害物の存在下で start から goal への衝突のない経路を求める問題 - 物流・倉庫で mobile robot が予期せぬ movable object と共存する状況を動機とする - MAPF と単一 agent の PAMO はそれぞれ研究されてきたが、M-PAMO は未開拓 - 状態空間が agent 数と movable obstacle 数に対して指数的に増大する点が本質的困難

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 先行研究は MAPF と単一 agent の PAMO に分かれて存在し、M-PAMO は十分に研究されていない - 本論文は MAPF の代表的手法である Conflict-Based Search (CBS) と Prioritized Planning (PP) を、単一 agent の PAMO planner である PAMO* と組み合わせる初の試み - movable obstacle が agent 間を空間的・時間的に強く結合させる新たな困難に対処する点が貢献 - 最大 20 agent・数百の movable obstacle での比較を行い、各手法の長所短所を示す

3. 技術・手法の肝は？

- Conflict-Based Search (CBS) と Prioritized Planning (PP) を MAPF 向けに適応し、PAMO* と融合する枠組みを提案 - movable obstacle を含む状態空間の指数的増大に対し、CBS の衝突ベース探索と PP の優先順位分解を利用 - 単一 agent の PAMO* planner を下位 planner として組み込む構成 - 具体的なアルゴリズム詳細や融合の設計は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した？

- 最大 20 agent と数百の movable obstacle を用いた比較実験を実施 - CBS 系と PP 系のアプローチの性能を比較し、長所と短所を示した - 評価指標やベンチマークの詳細は要旨からは不明

5. 議論はある？

- 各アプローチの pros and cons が示され、M-PAMO の難しさが議論されている - movable obstacle が agent を空間的・時間的に強く結合させることが根本的課題として挙げられる - 計算量やスケーラビリティに関する具体的な議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- Conflict-Based Search (CBS) - Prioritized Planning (PP) - PAMO*（単一 agent の Path planning Among Movable Obstacles planner） - 基盤となる Multi-Agent Path Finding (MAPF) の関連研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Shaoli Hu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren

分類: cs.RO

原文アブストラクト

This paper investigates Multi-Agent Path Finding Among Movable Obstacles (M-PAMO), which seeks collision-free paths for multiple agents from their start to goal locations among static and movable obstacles. M-PAMO arises in logistics and warehouses where mobile robots are among unexpected movable objects. Although Multi-Agent Path Finding (MAPF) and single-agent Path planning Among Movable Obstacles (PAMO) were both studied, M-PAMO remains under-explored. Movable obstacles lead to new fundamental challenges as the state space, which includes both agents and movable obstacles, grows exponentially with respect to the number of agents and movable obstacles. In particular, movable obstacles often closely couple agents together spatially and temporally. This paper makes a first attempt to adapt and fuse the popular Conflict-Based Search (CBS) and Prioritized Planning (PP) for MAPF, and a recent single-agent PAMO planner called PAMO*, together to address M-PAMO. We compare their performance with up to 20 agents and hundreds of movable obstacles, and show the pros and cons of these approaches.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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