दैनिक अर्क्सिव

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स्केलेबल और सुरक्षित मल्टी-रोबोट मोशन प्लानिंग के लिए डिस्क्रीट-गाइडेड डिफ्यूजन

Created by
  • Haebom

लेखक

जिंहाओ लियांग, स्वेन कोएनिग, फर्डिनेंडो फियोरेटो

रूपरेखा

यह शोधपत्र डिस्क्रीट-गाइडेड डिफ्यूज़न (DGD) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढाँचा है जो डिस्क्रीट मल्टी-एजेंट पाथफाइंडिंग (MAPF) और एक कंस्ट्रेन्ड जनरेटिव डिफ्यूज़न मॉडल को एकीकृत करके मल्टी-रोबोट मोशन प्लानिंग (MRMP) समस्या का समाधान करता है। DGD, गैर-उत्तल MRMP समस्या को सुगम्य उप-समस्याओं में विघटित करता है, जटिल स्थानिक-कालिक निर्भरताओं को पकड़ने के लिए डिस्क्रीट MAPF समाधानों को कंस्ट्रेन्ट ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों के साथ संयोजित करता है, और पाथ व्यवहार्यता सुनिश्चित करने के लिए एक हल्के कंस्ट्रेन्ट रिकवरी तंत्र को शामिल करता है। यह दृष्टिकोण अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, बड़े, जटिल वातावरणों में 100 रोबोटों तक स्केलिंग करते हुए नियोजन दक्षता और उच्च सफलता दर प्राप्त करता है।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
हम एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जो असतत MAPF और सतत अनुकूलन तकनीकों के लाभों को संयोजित करता है, ताकि MRMP समस्या की मापनीयता और पथ गुणवत्ता मुद्दे का एक साथ समाधान किया जा सके।
बड़े पैमाने पर बहु-रोबोट प्रणालियों के लिए कुशल और उच्च-सफलता दर गति नियोजन की संभावना को प्रदर्शित करता है।
जटिल स्थानिक-कालिक निर्भरताओं पर विचार करते हुए उच्च गुणवत्ता वाला पथ निर्माण।
Limitations:
बाधा पुनर्प्राप्ति तंत्र का प्रदर्शन पर्यावरण की जटिलता से प्रभावित हो सकता है।
प्रस्तावित विधि की कम्प्यूटेशनल जटिलता के विस्तृत विश्लेषण का अभाव।
विभिन्न रोबोट विन्यासों और पर्यावरणीय स्थितियों में सामान्यीकरण प्रदर्शन के अतिरिक्त सत्यापन की आवश्यकता है।
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