본 논문은 다중 로봇 모션 계획(MRMP) 문제를 해결하기 위해 이산적 다중 에이전트 경로 찾기(MAPF) 방법과 제약 조건이 있는 생성적 확산 모델을 통합하는 새로운 프레임워크인 DGD(Discrete-Guided Diffusion)를 제시합니다. DGD는 비볼록 MRMP 문제를 다루기 쉬운 부분 문제로 분해하고, 이산 MAPF 솔루션과 제약 조건 최적화 기법을 결합하여 복잡한 시공간적 의존성을 포착하며, 경로의 실행 가능성을 보장하기 위한 경량 제약 복구 메커니즘을 통합합니다. 이를 통해 대규모 복잡한 환경에서 100대의 로봇까지 확장하면서 계획 효율성과 높은 성공률을 달성하여 최첨단 성능을 보여줍니다.
