Enhancing PIBT via Multi-Action Operations
Egor Yukhnevich, Anton Andreychuk
PIBT是一种基于规则的多代理路径查找(MAPF)求解器,在许多最先进的方法中广泛用作低级规划器或动作采样器。 它的主要优势在于其卓越的速度,通过只考虑下一个时间步骤,在毫秒内为数千个代理提供动作选择。 然而,这种短视设计导致在代理具有方向并且必须执行耗时的旋转操作的场景中性能不佳。 在这项工作中,我们提出了PIBT的增强版本,通过采用多行动操作来解决这一限制。 我们详细介绍了为改善 PIBT 性能而引入的修改,同时保持其标志效率。 此外,我们展示了我们的方法,当与图形引导技术和大型社区搜索优化相结合时,如何在在线LMAPF-T设置中实现最先进的性能。
PIBT is a rule-based Multi-Agent Path Finding (MAPF) solver, widely used as a low-level planner or action sampler in many state-of-the-art approaches. Its primary advantage lies in its exceptional speed, enabling action selection for thousands of agents within milliseconds by considering only the immediate next timestep. However, this short-horizon design leads to poor performance in scenarios where agents have orientation and must perform time-consuming rotation actions. In this work, we presen...