資材搬送問題におけるロボットの動作遅延に対応したマルチエージェント自律分散アルゴリズムの提案
複数ロボットが資材を繰り返し運搬するマルチエージェント資材搬送問題は様々な分野に適用できるが、従来の多くの研究は自動倉庫での利用を想定し、グリッド状の環境を動作遅延なく同期して動くロボットを前提とした。一方、我々がターゲットとする建設現場や災害復旧現場のような環境は、資材置き場の数と迂回路の数が少ないため資材置き場付近で混雑が発生しやすい。加えて路面の凹凸や気象状況など外界の影響によりロボットの動作遅延が生じやすい。そこで、ロボットの動作遅延と混雑が発生しうる環境で、ロボットの衝突やデッドロックを発生させない非同期分散プランニングとその実行手法を提案する。
Distributed Action Planning with fluctuated robot’s movement for Multi-agent Pickup and delivery problem
We propose a distributed planning method with asynchronous execution for multi-agent pickup and delivery (MAPD) problems in environments with occasional delays in agent activities. MAPD is a critical problem framework with numerous applications, yet most existing studies assume ideal conditions—such as fixed agent speeds, synchronized movements. Our proposed method relaxes some of these constraints, allowing for variable agent speeds and flexible endpoint locations, making MAPD applicable in more realistic environments. Experimental results show that our method enables agents to perform MAPD tasks efficiently in such conditions.
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