[論文レビュー] Position Paper: From Multi-Agent Pathfinding to Pipe Routing

Gleb Belov, Liron Cohen+4 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2019

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 14被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、時間拡張されたMAPFの解をx-y-t空間から空間的PRの解をx-y-z空間にマッピングすることにより、最近のマルチエージェントパスファインディング（MAPF）アルゴリズムが3Dパイプルーティング（PR）問題に効果的に適応可能であることを示している。主な貢献は、最適および有界部分最適なMAPFアルゴリズムが大規模なPRインスタンスにおいて高い解の品質と効率性を達成できることを示したことである。これにより、MAPF研究の新たな産業応用が開かれる。

ABSTRACT

The 2D Multi-Agent Path Finding (MAPF) problem aims at finding collision-free paths for a number of agents, from a set of start locations to a set of goal positions in a known 2D environment. MAPF has been studied in theoretical computer science, robotics, and artificial intelligence over several decades, due to its importance for robot navigation. It is currently experiencing significant scientific progress due to its relevance in automated warehousing (such as those operated by Amazon) and in other contemporary application areas. In this paper, we demonstrate that many recently developed MAPF algorithms apply more broadly than currently believed in the MAPF research community. In particular, we describe the 3D Pipe Routing (PR) problem, which aims at placing collision-free pipes from given start locations to given goal locations in a known 3D environment. The MAPF and PR problems are similar: a solution to a MAPF instance is a set of blocked cells in x-y-t space, while a solution to the corresponding PR instance is a set of blocked cells in x-y-z space. We show how to use this similarity to apply several recently developed MAPF algorithms to the PR problem, and discuss their performance on abstract PR instances. We also discuss further research necessary to tackle real-world pipe-routing instances of interest to industry today. This opens up a new direction of industrial relevance for the MAPF research community.

研究の動機と目的

• マルチエージェントパスファインディング（MAPF）と産業的3Dパイプルーティング（PR）の間のギャップを埋めるために、構造的類似性を同定すること。
• 最新のMAPFアルゴリズムが最小限の適応でPR問題に適用可能であることを実証すること。
• 解の品質、効率性、スケーラビリティの観点から、抽象的PRインスタンスにおけるMAPFアルゴリズムの性能を評価すること。
• 産業的現場における現実のパイプルーティング問題を扱うために必要な研究ギャップを同定すること。

提案手法

• 時間の三次元を空間的次元として扱うことで、3Dパイプルーティング問題を2次元MAPF問題に変換し、x-y-t空間の解をx-y-z空間の解に変換する。
• 各セルが開放またはブロック済みである6近傍の3次元グリッドグラフを離散化し、パイプを開始ノードとゴールノード間のパスとしてルーティングする。
• 最適および有界部分最適なMAPFアルゴリズム（Conflict-Based Search（CBS）、ECBS(1.01)、ECBS(1.05)）を用いて、部分最適性の保証付きで抽象的PR問題を解く。
• 初期計画にフォーカルサーチを実装し、PR文脈における探索効率を向上させるためにFOCALベースのノード選択を採用する。
• 各パイプを固定の開始位置およびゴール位置を持つエージェントとして扱い、解において2つのパイプが同じセル（頂点）を占有しないようにする。
• 個々のパイプルート長の合計を最小化するコスト関数を採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存の最適および有界部分最適なMAPFアルゴリズムは、3Dパイプラインルーティング（PR）問題に効果的に再利用可能か？
• RQ2 抽象的PRインスタンスにおいて、MAPFアルゴリズムの解の品質、成功確率、計算効率はいかがなっているか？
• RQ3 複雑な制約を伴う現実のパイプラインルーティングシナリオにMAPFアルゴリズムを適応させる際の主な課題は何か？
• RQ4 MAPFとPRの間の構造的類似性は、アルゴリズム的進歩のドメイン間移転をどのように可能にするか？
• RQ5 産業スケールのパイプラインルーティング応用にMAPFベースのアプローチを実現可能にするために、今後どのような研究が必要か？

主な発見

• 特にCBSおよびECBSの変種は、最適または近似最適な解を用いて大規模な抽象的PRインスタンスを効果的に解いている。
• ECBS(1.01)およびECBS(1.05)アルゴリズムは、強力なコスト保証のもとで有界部分最適性を達成し、高い解の品質を保証している。
• MAPFアルゴリズムのPRインスタンスに対する性能は、環境に依存せず安定しており、数百本のパイプを含む問題においても高い成功確率を示している。
• x-y-t空間からx-y-z空間への時間拡張マッピングにより、空間ルーティングに向けた高度なMAPF探索技術の直接的再利用が可能になった。
• 結果から、MAPF研究は今後、産業的パイプラインルーティングを新たな高インパactsな応用分野として標榜できるようになる。
• 既存の産業的パイプラインルーティング手法は、いずれも部分最適（例：優先順位ベースの計画）であるか、大規模スケールで非現実的であるため、MAPFベースのアプローチは有望な代替手段である。