[논문 리뷰] Lifelong Multi-Agent Path Finding for Online Pickup and Delivery Tasks

Hang Ma, Jiaoyang Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 30.

Robotic Path Planning Algorithms인용 수 74

한 줄 요약

논문은 평생 MAPD를 공식화하고 두 가지 분리된 알고리즘인 Token Passing(TP)과 Token Passing with Task Swaps(TPTS), 그리고 중앙집중식 스트로맨(CENTRAL)을 제시하며, TP와 TPTS가 잘 구성된 MAPD 인스턴스에 대해 해를 구할 수 있음을 시뮬레이션 창고에서의 비교를 통해 보여준다.

ABSTRACT

The multi-agent path-finding (MAPF) problem has recently received a lot of attention. However, it does not capture important characteristics of many real-world domains, such as automated warehouses, where agents are constantly engaged with new tasks. In this paper, we therefore study a lifelong version of the MAPF problem, called the multi-agent pickup and delivery (MAPD) problem. In the MAPD problem, agents have to attend to a stream of delivery tasks in an online setting. One agent has to be assigned to each delivery task. This agent has to first move to a given pickup location and then to a given delivery location while avoiding collisions with other agents. We present two decoupled MAPD algorithms, Token Passing (TP) and Token Passing with Task Swaps (TPTS). Theoretically, we show that they solve all well-formed MAPD instances, a realistic subclass of MAPD instances. Experimentally, we compare them against a centralized strawman MAPD algorithm without this guarantee in a simulated warehouse system. TP can easily be extended to a fully distributed MAPD algorithm and is the best choice when real-time computation is of primary concern since it remains efficient for MAPD instances with hundreds of agents and tasks. TPTS requires limited communication among agents and balances well between TP and the centralized MAPD algorithm.

연구 동기 및 목표

• 알려진 환경에서의 스트리밍 배송 작업을 위한 MAPF의 현실적인 확장으로서 평생 MAPD를 동기 부여한다.
• 온라인 작업 도착과 충돌 회피를 처리하는 두 가지 분리된 알고리즘(TP와 TPTS)을 제공한다.
• 잘 구성된 MAPD 인스턴스에 대한 이론적 보장을 확립하고, 실험을 통해 중앙집중식 접근 방식과 비교한다.
• 동적 작업 환경에서 분산 협력과 중앙집중 조정 간의 차이에 대한 통찰을 제공한다.

제안 방법

• MAPD 문제를 형식화하고 잘 구성된 MAPD 인스턴스를 정의한다.
• 에이전트가 공유 토큰을 사용하여 순차적으로 경로를 계획하는 Token Passing(TP)을 개발한다.
• 작업의 동적 재할당(스왑)을 허용하는 Token Passing with Task Swaps(TPTS)를 개발한다.
• 분리된 설정에서 충돌이 없는 엔드포인트 간 경로를 계산하는 Path1 및 Path2 서브루틴을 제공한다.
• TP와 TPTS가 모든 잘 구성된 MAPD 인스턴스를 해결한다는 것을 증명한다(유한하고 충돌 없는 계획의 존재).
• 분리된 접근법을 벤치마크하고 비교를 위해 두 단계 MAPF 계획 문제를 해결하는 중앙집중식 스트로맨(CENTRAL)을 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분리된 온라인 MAPD 전략(TP 및 TPTS)이 잘 구성된 MAPD 인스턴스에서 해의 존재를 보장할 수 있는가?
• RQ2 동적이고 온라인 작업 스트림에서 TP와 TPTS는 효율성과 작업 서비스 시간 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 가상의 창고에서 중앙집중식 계획과 분산 토큰 기반 방법의 성능에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• TP는 모든 잘 구성된 MAPD 인스턴스를 해결하고 대규모 에이전트/작업 수에 대해 효율적이다.
• 작업 교환으로 인한 스왑으로 인해 TPTS가 일반적으로 TP보다 더 나은 서비스 시간을 제공하지만 항상 그런 것은 아니며(맥락 의존적이다).
• CENTRAL은 일반적으로 더 나은 성능의 강력한 기준선 역할을 하지만 더 많은 통신과 계산이 필요하다.
• 두 방법 모두 엔드포인트 기반 계획(Path1/Path2)과 잘 구성된 인스턴스 보장을 활용하여 충돌 없는 작동을 유지한다.
• 시뮬레이션된 21x35 창고에서 최대 50명의 에이전트를 대상으로 한 실험은 TP, TPTS, CENTRAL 간의 메이크스팬, 서비스 시간 및 타임스텝당 런타임에서 정량적 차이를 보인다.