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Faire progresser MAPF vers le monde réel : un banc d'essai réaliste multi-agents évolutif (SMART)
Created by
Haebom
Auteur
Jingtian Yan, Zhifei Li, William Kang, Kevin Zheng, Yulun Zhang, Zhe Chen, Yue Zhang, Daniel Harabor, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li
Contour
SMART est un outil logiciel réaliste et efficace pour l'évaluation des algorithmes de recherche de chemin multi-agents (MAPF). Si les algorithmes MAPF de pointe existants peuvent planifier des trajectoires pour des centaines de robots en quelques secondes, leur dépendance à des modèles robotiques simplifiés rend leurs performances réelles incertaines. SMART utilise un simulateur basé sur la physique pour créer un environnement de simulation réaliste qui prend en compte des facteurs complexes du monde réel, tels que la dynamique des robots et l'incertitude d'exécution. Il utilise un cadre de surveillance d'exécution basé sur un graphe de dépendance d'action pour une intégration transparente avec divers algorithmes MAPF et modèles robotiques, et est extensible à des milliers de robots. Cela répond aux défis de l'expérimentation avec des robots réels et aux besoins des experts industriels qui ne maîtrisent pas MAPF. Le code source est accessible au public.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Fournir un outil efficace pour évaluer les algorithmes MAPF en tenant compte de facteurs réalistes.
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Compatibilité avec divers algorithmes MAPF et modèles de robots
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La simulation de systèmes robotiques à grande échelle est possible.
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Améliorer la facilité d’application et de test des algorithmes MAPF dans les environnements industriels.
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Permettre la recherche et le développement grâce au code open source
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Limitations:
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Manque de résultats d'évaluation des performances à ce jour (il n'y a pas de données spécifiques ou de résultats d'analyse comparative sur les performances de SMART dans le document)
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Coût de calcul et limites de précision des simulations basées sur des moteurs physiques (difficulté à correspondre parfaitement à l'environnement réel)
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Une vérification de l’applicabilité pour divers environnements et modèles de robots est requise.
