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Difusión guiada discreta para una planificación escalable y segura del movimiento de múltiples robots

Created by
  • Haebom

Autor

Jinhao Liang, Sven Koenig, Ferdinando Fioretto

Describir

Este artículo presenta la Difusión Guiada Discreta (DGD), un novedoso marco que integra la búsqueda de rutas discreta multiagente (MAPF) y un modelo de difusión generativa con restricciones para resolver el problema de planificación del movimiento multirobot (MRMP). DGD descompone el problema MRMP no convexo en subproblemas manejables, combina soluciones MAPF discretas con técnicas de optimización de restricciones para capturar dependencias espaciotemporales complejas e incorpora un mecanismo ligero de recuperación de restricciones para garantizar la viabilidad de las rutas. Este enfoque demuestra un rendimiento de vanguardia, logrando eficiencia de planificación y altas tasas de éxito al escalar hasta 100 robots en entornos grandes y complejos.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentamos un enfoque novedoso que combina las ventajas del MAPF discreto y las técnicas de optimización continua para abordar simultáneamente la escalabilidad del problema MRMP y el problema de calidad de la trayectoria.
Demuestra la posibilidad de una planificación de movimientos eficiente y con alta tasa de éxito para sistemas multi-robot a gran escala.
Generación de rutas de alta calidad considerando dependencias espaciotemporales complejas.
Limitations:
El rendimiento de los mecanismos de recuperación de restricciones puede verse afectado por la complejidad del entorno.
Falta de análisis detallado de la complejidad computacional del método propuesto.
Se necesita una validación adicional del rendimiento de generalización en diversas configuraciones de robot y condiciones ambientales.
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