$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »

On Controlling Swarm of Moving Agents

On Controlling Swarm of Moving Agents

SIG-FPAI, Mar. 2021, invited talk
https://sig-fpai.org/past/fpai116.html

More Decks by Keisuke Okumura | 奥村圭祐

Other Decks in Research

Transcript

  1. 大規模な移動エージェント群の制御
    奥村 圭祐
    Mar. 22nd, 2021
    東京工業大学 情報理工学院
    ౦ژ޻ۀେֶ
    5PLZP*OTUJUVUFPG5FDIOPMPHZ
    invited talk
    SIG-FPAI-116

    View Slide

  2. /123
    2
    東京工業大学 情報理工学院 博士課程 (2020-,指導教員: Defago Xavier教授)
    学振DC1/吉田育英会 ドクター21
    Keisuke Okumura | 奥村圭祐
    @_kei18
    興味があること 移動エージェント群を大規模に操りたい
    Multi-Agent Planning / Multi-Robot Coordination / Distributed Algorithms
    分野としては?
    => AI & Robotics
    - IJCAI / AAAI / ICAPS / AAMAS
    - ICRA / IROS

    View Slide

  3. /123
    3
    objective
    Representation
    Agent
    Planning
    Execution
    Uncertainty
    Single-Agent Planning & Execution

    View Slide

  4. /123
    4
    objective-1
    Representation
    objective-2
    Planning
    Who Plans?
    Huge Search Space
    Common Knowledge?
    Cooperation? (increased)
    Uncertainty
    Execution
    Multi-Agent Planning & Execution

    View Slide

  5. /123
    5
    本日の構成
    Multi-Agent Path Finding の紹介
    環境による計算支援 Active Modular Environment
    Time-Independent Planning
    タイミング非依存なな実行ポリシー
    Iterative Refinement
    Anytime アルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking
    MAPF への柔軟なアプローチ
    execution
    planning

    View Slide

  6. /123
    6
    入門
    MAPF: Multi-Agent Path Finding

    View Slide

  7. /123
    7
    MAPF: Multi-Agent Path Finding
    given agents (starts)
    graph
    goals
    solution paths without collisions

    View Slide

  8. /123
    8
    応用例
    YouTube/Mind Blowing Videos Twitter/@knaohiro1 YouTube/StarCraft
    倉庫の荷物運搬
    [Wuman+ AI Magagine-08]
    航空機の牽引計画
    [Morris+ AAAI Workshop-16]
    自動駐車
    [Okoso+ ITSC-19]
    ロボットのパターン形成
    [Li+ AAMAS-20]
    自動運転・交差点の管理
    [Dresner&Stone JAIR-08]
    ビデオゲーム
    [Silver AIIDE-05]
    ロボットサッカー
    [MacAlpine AAAI-15]

    View Slide

  9. /123
    9
    cooperative pathfinding
    multi-robot path planning
    multi-agent path planning
    multi-agent pathfinding
    ≠ multi-robot motion planning
    日本語だと “マルチエージェント経路計画” ?
    Robotics の人たち
    AI の人たち
    名称

    View Slide

  10. /123
    10
    目的関数
    length: k
    ring
    makespan: k+1, sum-of-costs: 2k+3
    時計回り
    makespan: k+2, sum-of-costs: k+6
    反時計回り
    k > 3 で同時最適化は不可 [Yu&LaValle AAAI-13]
    例.
    1. last arrival time (aka. makespan)
    2. total arrival time (aka. sum-of-costs, flowtime)
    3. total distance
    メジャー
    4. max distance

    View Slide

  11. /123
    11
    複雑性の解析 - 最適化
    makespan, sum-of-costs, total distance の最小化は NP 困難
    [Surynek AAAI-10, Yu&LaValle AAAI-13, Ma+ AAAI-16]
    平面グラフ下で makespan, sum-of-costs, total distance, max distance の最小化は NP 困難
    [Yu RA-L-15 ]
    グリッド下で makespan, sum-of-costs の最小化は NP 困難
    [Banfi+ RA-L-17]
    makespan 最小化に関して 4/3 以下の近似解を得ることは NP 困難
    [Ma+ AAAI-16]
    *証明は 3-SAT からの帰着より

    View Slide

  12. /123
    12
    複雑性の解析 - 実行可能解
    有向グラフでは実行可能解を求めること自体が NP 困難
    [Nebel ICAPS-20]
    無向グラフでは pebble motion problem の解析より
    解があれば O(n^3) 回の動きの実行可能解を生成できる
    [Kornhauser 84, Röger&Helmert SoCS-12]
    n: ノード数, タイト
    多項式時間で解ける
    証明は 3-SAT からの帰着より
    (綺麗)
    wikipedia
    c.f., 15パズルの
    最短手数の求解は NP 困難
    [Ratner&Warmuth AAAI-86]

    View Slide

  13. /123
    13
    実際にどう解いていくか?

    View Slide

  14. /123
    14
    優先順位付き経路計画
    ルールベース
    探索ベース
    還元ベース

    View Slide

  15. /123
    15
    優先順位付き経路計画: Prioritized Planning
    シンプル, 速い, そこそこ良い解, 実用的, しかし不完全
    エージェントに優先順位を割当てる
    1.
    優先順位順に一台ずつ経路計画
    自身より高い優先順位をもつエージェントの経路との衝突を避ける
    2.
    どんな順序付けでも解けない
    代表例: HCA*: Hierarchical Cooperative A* [Silver AIIDE-05]
    衝突を無視した最短経路長 (A* を階層的に利用 )をヒューリスティックとして使用
    部分的に利用されることも多い [Wang&Botea JAIR-11, Bnaya&Felner ICRA-14]
    準最適・不完全・高速
    オリジナル? [Erdmann&Lozano-Perez Algorithmica-87]

    View Slide

  16. /123
    16
    優先順位の割当の工夫
    総当り, 山登り法, ヒューリスティック, 再割当て, 割当自体を探索, etc
    [Azarm&Schmidt ICRA-97, Bennewitz+ Robotics-02, Van Den Berg&Overmars ICRA-05, Andreychuk&Yakovlev AAMAS-18, Ma+ AAAI-19]
    RPP: Revisit Prioritized Planning [Cap+ T-ASE-15]
    well-formed なインスタンスであれば完全性を保証
    優先順位付き経路計画のチップス
    分散的なプランニングとの相性が良い [Velagapudi+ IROS-10, Cap+ T-ASE-15]
    well-formed ill-formed
    他エージェントのスタート・ゴールを
    通らない経路が少なくとも一つは存在する

    View Slide

  17. /123
    17
    ルールベース
    二重連結グラフのループ分解を利用: BIBOX [Surynek ICRA-09, Surynek FLAIRS-09]
    強連結・二重連結な有向グラフへの拡張 [Botea&Surynek AAAI-15]
    準最適・完全・超高速
    グラフを抽象化, いくつかのコンポーネントに分解 [Ryan JAIR-08]
    全域木の利用 [Peasgood T-RO-08]
    Push&Swap, Push&Rotate [Luna&Bekris IJCAI-11, de Wilde+ AAMAS-13]
    プッシュ操作でエージェントを1台ずつゴールに向かって動かす
    必要に応じてスワップ操作で2台のエージェントの位置を入れ替える
    次数≥3のノード
    +空の隣接ノードx2
    発展: 並列実行 [Sajid+ SoCS-12],
    分散実行 [Wiktor+ IROS-14, Wei+ IEA/AIE-14, Zhang+ DARS-16, Wang&Rubenstein RA-L-20]
    TASS: Tree-based Agent Swapping Strategy [Khorshid+ SoCS-11]
    も同じようなアイデア

    View Slide

  18. /123
    18
    還元ベース
    最適・完全
    よく知られている問題へ変換して汎用ソルバで解く
    CSP: 制約充足問題
    [Ryan ICRA-10]
    SAT: 充足可能性問題
    [Surynek PRICAI-12, Surynek+ ECAI-16]
    ILP: 整数計画問題
    [Yu&LaValle T-RO-16]
    ASP: 解集合プログラミング
    [Erdem+ IJCAI-13]

    View Slide

  19. /123
    19
    探索ベース
    最適・完全
    素朴な考え: A* を適応させる
    1つの探索ノードを { すべてのエージェントの位置 } に対応させればいい
    ただし探索空間が大きすぎて手に負えない
    Operator Decomposition
    中間状態の導入で枝刈り
    &
    Independent Detection
    エージェントのサブセット (最初は1台) に対してソルバをあてる
    衝突が検出されたらサブセット同士をマージ
    [Standley AAAI-10]
    MAPF 研究の火付け役

    View Slide

  20. /123
    20
    ICTS: Increasing Cost Tree Search
    [Sharon+ AIJ-13]
    EPEA*: Enhanced Partial Expansion A*
    [Goldenberg+ JAIR-14]
    M* (subdimensional expansion)
    [Wagner&Choset AIJ-15]
    その後
    現時点で最も研究されている & 使い勝手がいいのが
    CBS: Conflict-based Search
    [Sharon+ AIJ-15]
    などが提案される
    SOTA は BCP: Branch-and-Cut-and-Price
    [Lam+ IJCAI-19, Lam&Le Bodic ICAPS-20]
    300 エージェントくらいまでなら解ける
    次ページ参照

    View Slide

  21. /123
    21
    CBS: Conflict-based Search[Sharon+ AIJ-15]
    最適解!
    cost: 5
    各エージェントが
    “いつ・どこ” を使っていけなのかを探索する
    2段階の探索
    constraint tree の構築
    high-level:
    low-level: 制約に従う最短経路を探索
    t=1
    cost: 5
    replan
    stay
    t=1
    cost: 6
    replan
    t=1 t=2
    stay
    cost: 6
    replan
    t=1 t=2
    stay
    cost: 6
    replan
    衝突の優先順位付け [Boyarski+ IJCAI-15, Boyarski+ AAAI-21]
    許容可能なヒューリスティック [Felner+ ICAPS-18, Li+ IJCAI-19]
    遅延評価 [Gange+ ICAPS-19]
    対称性の解消 [Li+ AAAI-19, Li+ ICAPS-20]
    反復深化 [Boyarski+ IJCAI-20]
    ML とのハイブリッド [Huang+ AAAI-21]
    有界準最適ソルバの開発 (E)ECBS [Barer+ SoCS-14, Li+ AAAI-21a]
    パワフルな拡張が存在, e.g.,
    他にもたくさんある…
    🤔

    View Slide

  22. /123
    22
    Multi-agent RTT*: サンプリングベース
    [Čáp+ AAMAS-13]
    ノードにアノテーションしてエージェントが進むべき方向性をつくる
    [Wang&Botea ICAPS-08, Jansen&Sturtevant AIIDE-08, Cohen+ IJCAI-16]
    衝突回避パターンを事前に作っておく
    [Han&Yu RA-L-20]
    深層学習でいい感じの動きを学習させて分散実行
    [Sartoretti+ RA-L-19, Damani+ RA-L-21, Li+ IROS-20]
    探索ベースの制約を徐々に厳しくすることで Anytime MAPF を実現
    [Standley&Korf IJCAI-11, Cohen+ IJCAI-18, Vedder&Biswas AIJ-21]
    その他のアプローチ
    などなど

    View Slide

  23. /123
    23
    MAPF の派生問題

    View Slide

  24. /123
    24
    Unlabeled/Anonymous MAPF
    given agents (starts)
    graph
    targets
    solution
    paths without collisions
    target assignment
    *実行可能解が常に存在
    [Kornhauser 84, Yu&LaValle WAFR-13, Adler+ WAFR-15, Ma+ AAAI-16]

    View Slide

  25. /123
    25
    Unlabeled/Anonymous MAPF
    makespan 最適化は最大フロー問題への還元により多項式時間で解ける?!
    [Yu&LaValle WAFR-13]
    unlabeled-MAPF
    インスタンス
    source
    sink
    t=0 t=1
    time expanded networkに変換
    辺の
    容量は
    すべて1
    例えば Ford-Fulkerson のアルゴリズムで最大フロー問題を解くと
    O( エージェント数 x ノード数 x メイクスパン)
    最大フロー: 1
    実行可能解がない
    source
    sink
    t=0 t=1 t=2
    最大フロー: 2
    makespan最適な解

    View Slide

  26. /123
    26
    MAPD: Multi-agent Pickup & Delivery
    delivery loc.
    pickup
    loc.
    given agents
    graph
    package
    倉庫の荷物運搬を模した問題設定
    [Ma+ AAMAS-17]
    solution
    paths without collisions
    task assignment
    もともとはオンラインの設定だがオフラインの設定も [Liu+ AAMAS-19]

    View Slide

  27. /123
    27
    Online MAPF [Švancara+ AAAI-19]
    given agents (出現・消失あり)
    graph
    goals
    solution paths without collisions
    appear => replanning
    *複雑性の解析 [Ma ICAPS-21]
    エージェントが動的に出入り

    View Slide

  28. /123
    28
    大きいエージェント
    [Thomas+ Intell. Syst.-15, Li+ AAAI-19, Atzmon+ SoCS-19]
    Any-angle MAPF
    [Yakovlev&Andreychuk ICAPS-17]
    Multi-Goal MAPF
    [Surynek AAAI-21]
    その他の変種たち
    (un)-labeled MAPFを
    一般化: TAPF
    [Ma+ AAMAS-16]
    エージェントの遅延に
    ある程度はロバストな MAPF
    [Atzmon+ JAIR-20, Atzmon+ ICAPS-20, Shahar+ JAIR-21]
    1
    2
    1, 2 3 4
    delay
    移動時間に確率を導入
    [Peltzer+ CoRR-19]
    MAPFR
    : 辺に重みを導入
    [Walker+ IJCAI-18]
    3
    2
    連続時間: Continuous MAPF
    [Andreychuk+ IJCAI-19, Surynek WoMAPF-20,
    Andreychuk+ AAAI-21]
    などなど

    View Slide

  29. /123
    29
    どうロボットで実行するのか?

    View Slide

  30. /123
    30
    MAPF-POST[Hönig ICAPS-16]
    2 moves
    2 moves +1 turn
    model:
    execution:
    実ロボットの挙動を無視
    MAPF plan を後処理
    運動学的制約を満たすスケジュールを生成
    A B C D E
    B C F C D
    時間的依存関係を抽出
    A B C D E
    B C F C D
    5
    0
    0 16
    25
    32 48
    29 33
    64
    最短実現時間を求める
    E
    D
    A B
    B C

    0
    0
    0
    0
    -1

    -2 -1
    0
    ∞ ∞
    ∞ ∞ ∞


    0
    0
    -4 -8 -4

    距離グラフに変換
    E
    D
    A B
    B C

    [1,∞]
    source
    sink
    [0,0]
    [0,0]
    [1,∞]
    [2,∞]
    [8,∞]
    [4,∞] [4,∞]
    [0,∞]
    [0,∞
    ]
    [0,∞
    ]
    動作に要する時間をアノテーション
    c.f., STN: simple temporal network [Dechter+ AIJ-91]
    動作に要する
    [最小時間, 最大時間]
    t=1
    t=2
    t=3
    t=4
    t=0
    入力: MAPF plan
    A B C
    F
    D E

    View Slide

  31. /123
    31
    Execution Policy[Ma+ AAAI-17]
    Fully Synchronized Policies Minimum Communication Policies
    wait
    時間的依存関係をチェック
    1
    2
    1 2 3 4
    => 保持, GO
    arrival time: 3 arrival time: 2
    *あとで重要
    1
    2
    1 2 3 4
    Planning Execution
    実行時のロボット通信を仮定
    いかなる遅延に対しても MAPF plan の実行を保証

    View Slide

  32. /123
    32
    モーションプランニングとの統合
    [Hönig TR-O-18]
    ロードマップ生成 => MAPF ソルバでプランニング => 軌道の逐次改善
    https://youtu.be/7KIa9FlmbRc

    View Slide

  33. /123
    33
    そのほか個人的ピックアップ
    利己的なエージェント
    [Bnaya SoCS-13]
    環境もプランニングの対象にしてしまう
    [Bellusci+ AAMAS-20]
    説明可能な MAPF
    [Almagor&Lahijanian, AAMAS-20]
    組合せオークションとの融合
    [Amir+ AAAI-15]
    あと船のモデルとか…(即座に止まれない)
    Algorithm Selection: MAPF インスタンスの特徴を学習, 適切なソルバを選択
    [Kaduri+ ICAPS-20, Ren+ AAMAS-21]

    View Slide

  34. /123
    34
    まとめ
    MAPF は実用的で発展性のある, ほどよく難しい問題
    プランニング, 探索, 離散最適化,
    ロボティクス, マルチエージェントシステムなど
    様々な分野からのアプローチがある

    View Slide

  35. /123
    35
    本日の構成
    Multi-Agent Path Finding の紹介
    環境による計算支援 Active Modular Environment
    Time-Independent Planning
    タイミング非依存な実行ポリシー
    Iterative Refinement
    Anytime アルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking
    MAPF への柔軟なアプローチ
    execution
    planning

    View Slide

  36. /123
    36
    MAPF を柔軟に解くアルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Multi-agent Path Finding
    Keisuke Okumura, Manao Machida, Xavier Défago & Yasumasa Tamura
    IJCAI-19

    View Slide

  37. /123
    37
    最適化はNP困難
    [Surynek AAAI-10, Yu&LaValle AAAI-13, Yu RA-L-15, Ma+ AAAI-16, Banfi+ RA-L-17]
    許容できる時間でなるべく効率的な解を求める
    柔軟なアルゴリズムを設計できないだろうか?
    狙い
    +できれば分散化もしたい
    +エージェント間の交渉はなるべく局所的に
    実用では繰り返し&オンライン・リアルタイムで
    大規模な問題を解く必要あり
    [Ma+ AAMAS-17, Svancara+ AAAI-19]

    View Slide

  38. /123
    38
    PIBT
    Priority Inheritance with Backtracking
    [Okumura+ IJCAI-19]
    繰り返し MAPF を解く
    高速 & スケーラブル
    分散化との相性○
    500 agents within 50ms
    Applicable to Multi-agent Pickup & Delivery
    [Ma+ AAMAS-17]
    準最適

    View Slide

  39. /123
    39
    locations at t=1
    t=2
    t=3
    repeat one-timestep prioritized planning
    high low
    mid
    How PIBT works – 1/8

    1 2 3
    4 5 6
    7 8 9
    decision order
    time-window

    View Slide

  40. /123
    40
    How PIBT works – 2/8
    simple prioritized planning is incomplete
    high
    low
    mid stuck

    View Slide

  41. /123
    41
    How PIBT works – 3/8
    high
    low
    mid as high
    priority inheritance
    [Sha+ IEEE Trans Comput-90]

    View Slide

  42. /123
    42
    high low
    mid
    How PIBT works – 4/8
    1 3 2
    decision order
    … …

    View Slide

  43. /123
    43
    How PIBT works – 5/8
    high as high
    as high as high
    as high stuck

    View Slide

  44. /123
    44
    How PIBT works – 6/8
    invalid
    valid
    re-plan
    re-plan
    valid You can move
    invalid You must re-plan, I will stay
    introduce backtracking

    View Slide

  45. /123
    45
    Proof sketch.
    highest
    as high
    as high このサイクルは必ず探索される
    すべての隣接ノードを探索
    次に行きたい場所
    サイクルの
    最後のノード
    invalid
    valid
    ローテーションは常に成功!
    How PIBT works – 7/8
    現在地
    補題:
    二重連結グラフ等では最高優先順位のエージェントが任意の隣接ノードに移動可能

    View Slide

  46. /123
    46
    補題:
    二重連結グラフ等では最高優先順位のエージェントが任意の隣接ノードに移動可能
    How PIBT works – 8/8
    定理:
    (reachability) すべてのエージェントが有限時間で目的地に到達する
    +動的な優先順位割当
    まだゴールに到着していないエージェントが高い優先度をもつようにする
    いつか最高優先順位をもつ => 補題の適用

    View Slide

  47. /123
    47
    one-shot MAPF
    reachability ≠ completeness
    lifelong scenarios
    解けないが reachability は付与できる

    View Slide

  48. /123
    48
    One-shot MAPF
    lak503d
    (194x194)
    25 repetitions
    timeout: 60sec
    sum-of-costs:
    RPP ECBS << PIBT <<<< Push&Swap
    makespan:
    PIBT << RPP ECBS <<<< Push&Swap
    runtime:
    PIBT Push&Swap << RPP << ECBS
    code: https://kei18.github.io/mapf-IR/ agents
    sum-of-costs / lower bound
    makespan / lower bound
    agents
    success rate (%) within 60 sec
    runtime (sec)
    PIBT
    [Okumura+ IJCAI-19]
    ECBS
    [Barer+ SoCS-14]
    Push&Swap
    [Luna&Bekris IJCAI-11]
    RPP
    [Cap+ T-ASE-15]
    prioritized planning rule-based search-based
    sub-opt. 1.05

    View Slide

  49. /123
    49
    MAPD: Multi-Agent
    Pickup & Delivery
    (task) frequency
    service time
    TP
    [Ma+ AAMAS-17]
    PIBT
    [Okumura+ IJCAI-19]
    runtime (sec)
    50 agents
    500 tasks
    100 repetitions
    PIBT のタスク割当:
    フリーのエージェントは一番近いタスクに向かう
    (PIBT は MAPD を必ず解くことを保証)

    View Slide

  50. /123
    50
    winPIBT
    [Okumura+ WoMAPF-20]
    time-window 次のステップのみを見て計画
    high
    low
    result of PIBT ideal
    複数ステップの先読みを導入

    View Slide

  51. /123
    51
    ハイライト – PIBT
    PIBT: Priority Inheritance with Backtracking
    繰返し・オンラインの状況で大規模に使える
    なるべく分散化・局所化できそうなアルゴリズムが欲しい
    狙い
    手法
    ターゲット MAPF-like な問題設定
    課題 経路の効率向上, c.f., 次のトピック
    ちゃんと分散化する, c.f., 次の次のトピック

    View Slide

  52. /123
    52
    Multi-agent Pickup & Delivery
    Sushi

    View Slide

  53. /123
    53
    本日の構成
    Multi-Agent Path Finding の紹介
    環境による計算支援 Active Modular Environment
    Time-Independent Planning
    タイミング非依存な実行ポリシー
    Iterative Refinement
    Anytime アルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking
    MAPF への柔軟なアプローチ
    execution
    planning

    View Slide

  54. /123
    54
    MAPF に対する逐次改善法
    Iterative Refinment for Real-Time Multi-Robot Path Planning
    Keisuke Okumura,Yasumasa Tamura & Xavier Défago
    under review, available at arXiv

    View Slide

  55. /123
    55
    実用では繰り返し&オンライン・リアルタイムで
    大規模な問題を解く必要あり
    [Ma+ AAMAS-17, Svancara+ AAAI-19]
    準最適解なら即座に得られる
    e.g., [Wang&Botea ICAPS-08, Surynek ICRA-09, Luna&Bekris IJCAI-11, de Wilde+ AAMAS-13, Okumura+ IJCAI-19]
    狙い
    限られた時間で
    解を返すこと
    +
    準最適解を逐次的に改善するのが妥当なアプローチなのでは?
    いわゆる anytime プランニング にもなる
    最適化はNP困難
    [Surynek AAAI-10, Yu&LaValle AAAI-13, Yu RA-L-15, Ma+ AAAI-16, Banfi+ RA-L-17]

    View Slide

  56. /123
    56
    経路の組合せに対する
    良い近傍解を
    どうやって探す?
    実はよくわかっていない点
    *ここでは話を sum-of-costs に限定します

    View Slide

  57. /123
    57
    アドホックなルールで修正
    [Surynek IJAIT-13]
    サーチベースのソルバの制約を徐々に厳しくする
    [Standley&Korf IJCAI-11, Cohen+ IJCAI-18, Vedder&Biswas AIJ-21]
    そもそも初期解得られないかも…
    事前にわかっているパターンしか修正できない

    View Slide

  58. /123
    58
    最適 MAPF ソルバを使う
    この論文でのアンサー

    View Slide

  59. /123
    59
    エージェントのサブセット M を何らかのルールでピックアップ
    A.
    M 外のエージェントの経路を固定しながら,
    M 内に対する部分問題を最適 MAPF ソルバで解いて解を置き換える
    B.
    2. 以下をひたすら繰り返す
    コンセプト
    1. 準最適 MAPF ソルバで解を得る
    * M={ すべてのエージェント } としない限り局所解は存在する
    オリジナルと比較して小さい問題を解くことに
    => 高速に解の改善が可能

    View Slide

  60. /123
    60
    どうやってサブセット M を決定するか?
    なるべく M は小さくしたい & 改善の見込みが大きいものを選びたい

    View Slide

  61. /123
    61
    アドホックな例: focusing-at-goals
    original plan
    refined plan
    -2 cost
    (お気持ち)
    あるエージェントが目的地に早く到達することを
    妨害しているエージェント群を抽出したい
    M = { i の目的地を時刻 t で使用しているエージェント, i の理想コスト ≤ t ≤ 実コスト }
    非効率な解に対して効果的

    View Slide

  62. /123
    62
    アグレッシブな例: using-MDD
    ある程度効率的な解に対して効果的
    Multi-valued Decision Diagram [Srinivasan+ ICCAD-90]
    t=0
    t=1
    t=2
    t=3
    t=2 までの
    の MDD
    t=3までの
    の MDD
    stay
    の経路で のMDD が
    更新されたら経路同士が
    干渉していることがわかる
    M =
    { i の時刻 t までの MDD を
    更新するエージェント,
    i の理想コスト ≤ t < 実コスト }
    (お気持ち)
    あるエージェントが目的地に早く到達することを
    妨害しているエージェント群を抽出したい
    無効な
    MDD に!

    View Slide

  63. /123
    63
    いいとこどり: composition
    ある程度効率的な解に対して効果的
    using-MDD
    非効率な解に対して効果的
    focus-at-goals
    e.g., focusing-at-goals => using-MDD => random
    組合わせればいいのでは?
    (スイッチングは改善の見込みが立たなくなったとき)
    *他にも色々なルールあり+ありそう

    View Slide

  64. /123
    64
    Example
    planning time (sec)
    cost / lower bond
    random-64-64-20, 300 agents
    initial solver: PIBT+ (43ms)
    optimal solver: ICBS [Boyarski+ IJCAI-15]
    refine rule: composition

    View Slide

  65. /123
    65
    v.s. Optimal Solutions
    1.00
    1.05
    1.10
    1.15
    1.20
    1.25
    1.00
    1.05
    1.10
    1.15
    1.20
    1.25
    50 instance 50 instance
    cost / optimal cost
    init ≤ 3ms
    0.1s
    1.0s
    30 agents
    random-32-32-20
    50 agents
    random-32-32-10
    obtained by CBSH [Li+ IJCAI-19]
    740ms for 30 agents, 1743ms for 50 agents
    initial solver: PIBT+
    refine rule: composition
    refinement solver: ICBS
    refinement timeout: 100ms

    View Slide

  66. /123
    66
    v.s. Anytime MAPF Solver initial solver: PIBT+
    refine rule: composition
    refinement solver: ICBS
    refinement timeout: 100ms
    Iterative Refinement
    Anytime Focal Search
    [Cohen+ IJCAI-18]
    50 agents
    70 agents
    90 agents
    0 2 4 6 8 10
    0
    1
    2
    runtime (sec)
    sum-of-cost
    random-32-32-20

    View Slide

  67. /123
    67
    with Different Initial Solvers refine rule: composition
    refinement solver: ICBS
    refinement timeout: 500ms
    0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
    1.0
    1.1
    1.2
    runtime (sec)
    cost / lower bound
    300 agents
    random-64-64-20
    PIBT+
    WHCA* [Silver AIIDE-05]
    HCA* [Silver AIIDE-05]
    ECBS [Barer+ SoCS-14]
    RPP [Cap+ T-ASE-15]
    not so different

    View Slide

  68. /123
    68
    ハイライト – Iterative Refinement
    既存の MAPF ソルバの組合せで良い近傍解を得る
    1. 準最適ソルバで初期解を得る
    2. 最適ソルバを部分問題にあてて逐次改善
    準最適解を逐次的に改善したい
    狙い
    手法
    ターゲット MAPF をリアルタイムで解きたい状況
    課題 修正セット M の選択手法の改善, e.g., ML ベース
    ≥1000 エージェントでも充分に動くがもっと改善できそう

    View Slide

  69. /123
    69
    本日の構成
    Multi-Agent Path Finding の紹介
    環境による計算支援 Active Modular Environment
    Time-Independent Planning
    タイミング非依存な実行ポリシー
    Iterative Refinement
    Anytime アルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking
    MAPF への柔軟なアプローチ
    execution
    planning

    View Slide

  70. /123
    70
    Time-Independent Planning for Multiple Moving Agents
    Keisuke Okumura, Yasumasa Tamura & Xavier Défago
    AAAI-21
    タイミング非依存な実行ポリシー

    View Slide

  71. /123
    71
    Planning
    1
    2
    1 2 3 4
    Execution
    エージェントが同期的に動くことを仮定

    View Slide

  72. /123
    72
    不完全な実行
    1
    2
    1 2 3 4
    delay
    リアリティギャップ
    現実は非同期

    View Slide

  73. /123
    73
    ロバストな実行ポリシー
    [Ma+ AAAI-17]
    Fully Synchronized Policies Minimum Communication Policies
    wait
    時間的依存関係をチェック
    1
    2
    1 2 3 4
    => 保持, GO
    arrival time: 3 arrival time: 2

    View Slide

  74. /123
    74
    とてもゆっくり動く / 故障
    Minimum Communication Policies
    時間的依存関係をチェック
    1
    2
    1 2 3 4
    => 違反, ストップ
    それでも遅延には弱い

    View Slide

  75. /123
    75
    1
    2
    1 2 3 4
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    delay
    遅延が伝搬
    典型的な MAPF
    (遅延なし)
    60 agents, solved by PIBT
    予期せぬことが起きる可能性大

    View Slide

  76. /123
    76
    代替手法の提案: Time-Independent Planning
    time-independent model を定義: 現実を状態遷移系としてモデリング
    Causal-PIBT: PIBT [Okumura+ IJCAI-19]
    のタイミング非依存化
    offline MAPF plan + online execution by Causal-PIBT
    MAPF with Delay Probabilities [Ma+ AAAI-17]
    を使って評価
    オンライン & 分散的
    タイミングの仮定なし

    View Slide

  77. /123
    77
    given agents (starts)
    graph
    goals
    termination
    execution
    model?

    View Slide

  78. /123
    78
    Time-Independent Model
    分散アルゴリズムの系の基本的な考え方: 同時性の排除
    c.f., 良本 [Tel 00]

    View Slide

  79. /123
    79
    agent
    transition system: 状態遷移系
    reality
    状態遷移系たちから成る状態遷移系
    自発的に状態を遷移させる, e.g., 場所, 目的地, モード, 内部変数
    エージェントのアトミックなアクションによって状態が遷移
    i.e., agents
    state
    configuration

    View Slide

  80. /123
    80
    Mode & Transition
    contracted
    requesting
    extended
    専有されてなければ
    contracted

    View Slide

  81. /123
    81
    configuration 𝛾 configuration 𝛾′
    エージェントはアトミックなアクションを
    同期なし・自発的に実行する
    Activation contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied
    state 𝜎 state 𝜎′

    View Slide

  82. /123
    82
    interaction
    アトミックに遷移


    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied
    *通信はブラックボックス扱い
    1台ずつアクティベート

    View Slide

  83. /123
    83
    strong termination
    すべてのエージェントが目的地にいる状態
    weak termination
    すべてのエージェントが目的地を一度は訪れた状態
    weak termination
    strong termination
    c.f., reachability

    View Slide

  84. /123
    84
    given agents (starts)
    graph
    goals
    termination
    execution
    チャレンジ:
    起こりうるすべての
    アクション順序に耐えられる
    エージェントを設計する

    View Slide

  85. /123
    85
    Algorithms, Agents

    View Slide

  86. /123
    86
    Toy Example – GREEDY
    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied
    ゴールに一番近い隣接ノードに
    移動を試みる
    deadlock
    もっと考える必要あり
    never back

    View Slide

  87. /123
    87
    Causal-PIBT
    PIBT で拡張された GREEDY を実行
    weak termination を保証

    View Slide

  88. /123
    88
    Make PIBT Time-Independent


    深さ優先探索木として解釈可能

    move

    View Slide

  89. /123
    89
    Causal-PIBT のコンセプト
    エージェント間の深さ優先探索木を作成しながら空いているノードを探す
    根は局所的に優先順位が高いエージェント
    優先順位継承によって親子関係が決まる
    1.
    根から空いているノードへのパスに沿ってエージェントを一歩ずつ動かす
    2.
    以下を繰り返す
    + 動的な優先順位割当
    二重連結グラフでエージェント数がノード数より少ないなら
    weak termination を保証

    View Slide

  90. /123
    90
    + reset params
    is activated – 1/5
    Details: when
    +cut off
    parent & child
    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied

    View Slide

  91. /123
    91
    priority
    inheritance
    high low high low
    as high
    parent child
    high low high low
    as high
    parent child
    is activated – 2/5
    Details: when
    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied

    View Slide

  92. /123
    92
    +cut off parent & child
    lower priority
    higher priority
    is activated – 3/5
    Details: when
    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied

    View Slide

  93. /123
    93
    deadlock
    resolution
    ancestor
    stuck
    parent child
    backtracking
    invalid case
    +prohibit to back to
    is activated – 4/5
    Details: when
    +prohibit to back to
    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied

    View Slide

  94. /123
    94
    stuck
    child parent
    &root
    cut off child
    +reset params
    is activated – 5/5
    Details: when
    stuck
    activated cut off parent & child

    View Slide

  95. /123
    95
    Planning
    1
    2
    1 2 3 4
    Execution
    Time-Independent Model
    Causal-PIBT
    enhance
    offline online

    View Slide

  96. /123
    96
    Causal-PIBT は近視的
    high
    low
    result ideal

    View Slide

  97. /123
    97
    given agents (starts)
    graph
    termination
    execution
    goals
    + offline MAPF plan
    contracted
    requesting
    extended
    if unoccupied
    MAPF plan になるべく沿うような
    ノードを次ノードとして選択
    MAPF Plan をヒントとして使う
    ゴールに一番近い隣接ノードに移動を試みる

    View Slide

  98. /123
    98
    Evaluation
    エージェントが遅れる可能性を取り入れたモデルで評価

    View Slide

  99. /123
    99
    MAPF-DP (with Delay Probabilities)
    [Ma+ AAAI-17]
    1 − 𝑝!
    𝑝
    !
    success
    fail
    移動の失敗が確率的に起こる世界

    View Slide

  100. /123
    100
    Time-Independent Model => MAPF-DP
    1. extended を確率 1 − 𝑝!
    で アクティベート
    success
    fail
    1 − 𝑝!
    𝑝
    !
    2. 安定状態になるまで:
    contracted / requesting をランダムにアクティベート
    以下を1タイムステップとみなす

    View Slide

  101. /123
    101
    upper bound of delay probabilities 𝑝!
    sum of costs
    x10^3
    Fully
    Synchronous
    Policies
    Minimum
    Communication
    Policies
    Causal-PIBT
    Causal-PIBT
    +MAPF plan
    32x32,20% obstacles
    30 agents
    100 repetitions
    MAPF plan by ECBS [Barer+ SoCS-14]
    Fix Agents

    View Slide

  102. /123
    102
    agents
    sum of costs
    x10^3
    Fully
    Synchronous
    Policies
    Minimum
    Communication
    Policies
    Causal-PIBT
    Causal-PIBT
    +MAPF plan
    32x32,20% obstacles
    upper bound of delay prob. : 0.5
    100 repetitions
    MAPF plan by ECBS [Barer+ SoCS-14]
    Fix Delay Prob.

    View Slide

  103. /123
    103
    ハイライト – Time-Independence
    time-independent planning, Causal-PIBT
    現実の非同期性を克服したい
    狙い
    手法
    ターゲット グラフ上の移動エージェント群
    今後の方向性 offline time-independent multi-agent path planning (OTIMAPP)
    実ロボットへの適用, c.f., 次のトピック
    ongoing

    View Slide

  104. /123
    104
    本日の構成
    Multi-Agent Path Finding の紹介
    環境による計算支援 Active Modular Environment
    Time-Independent Planning
    タイミング非依存な実行ポリシー
    Iterative Refinement
    Anytime アルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking
    MAPF への柔軟なアプローチ
    execution
    planning

    View Slide

  105. /123
    105
    Active Moduler Environment for Robot Navigation
    Shota Kameyama, Keisuke Okumura,Yasumasa Tamura & Xavier Défago
    to appear at ICRA-21, available at arXiv
    環境による計算支援
    *supported by NTT Facilities, アセンブリ手伝ってくれたラボメンにも感謝

    View Slide

  106. /123
    106
    最終的にやりたい/やるべきこと
    Integration of Representation, Planning, and Execution
    for Multiple Moving Agents

    View Slide

  107. /123
    107
    planning
    representation
    navigation
    そもそも“正しく”モデリングできてる?
    外部環境≠内部表象
    => “Use the world as its own model” [Brooks AIJ-91]
    ノイズ, 予期せぬ障害物, 不完全な実行, ロボット間での表象のずれ, etc

    View Slide

  108. /123
    108
    内部表象の環境へのオフロード
    センサー・タグを環境にばら撒くことで実現
    初期の自動運転は道路に埋め込まれたデバイスで誘導
    c.f., [Bimbraw ICINCO-15]
    環境にデプロイされたセンサーネットワークでロボットを誘導
    e.g., [Verma+ PerCom-05, Kim&Chong T-ASE-08]
    自然界ではスティグマジーという現象がある, e.g., 蟻の行列
    ロボットのナビゲーションもよく使われる
    e.g., [Fujisawa+ Swarm Intell.-14, Khaliq&Saffiotti ICRA-15]
    例えば
    内部表象が必要ない

    View Slide

  109. /123
    109
    プランニングも環境に
    オフロードできないか?

    View Slide

  110. /123
    110
    機能分離
    動的な環境への反応
    マルチロボットのシナリオ
    想定されるメリット

    View Slide

  111. /123
    111
    Proof of Concept
    AFADA
    robot
    cell

    View Slide

  112. /123
    112
    video
    https://dfg-lab.github.io/afada/

    View Slide

  113. /123
    113
    経路の管理
    トポロジの管理
    物理レイヤー
    簡易的な予約プロトコルで排他制御
    +将来的にはアルゴリズム組みたい
    c.f. Time-Independent Planning [Okumura+ AAAI-21]
    自己安定な分散ルーティング
    複数の分散アルゴリズムを
    階層的・並列に実行
    *セル内で大量のタスク(e.g., 接続検知)を同時実行
    Elements of AFADA

    View Slide

  114. /123
    114
    Self-Stabilizing /自己安定性
    c.f., イントロ本 [Altisen 19]
    系の正常状態
    系の異常状態
    1. 正常状態に対して閉じている
    2. どんな状態からでもいつか正常状態に遷移
    *創始者はダイクストラ [Dijkstra Commun. ACM-74]
    初期状態に依存せず, いつか正常状態に落ち着く
    システムに一時的な故障に対しての耐性を付与
    様々な自己安定な分散アルゴリズムが提案されてきた
    e.g., 全域木の構築, 排他制御, プロセス間の同期

    View Slide

  115. /123
    115
    AFADA のような分散システムでは “完璧” は見込めない
    e.g., 接触不良, メッセージロスト, 突然の再起動, 焦げた匂い (本当にあった話)
    正常状態: ルーティングテーブルに従っているロボットはいつか目的地に到着
    最初から “一時的な故障” を見込んで
    自己安定な分散ルーティングアルゴリズムを採用
    実行時にセルが増えても減っても故障しても (ルーティングは) 大丈夫!

    View Slide

  116. /123
    116
    2つのセルを3往復
    確率に従って 正常<=>故障 を遷移
    故障時は通れない
    Single-robot Navigation in Dynamic Env.
    0
    20
    40
    60
    80
    100
    120
    正常状態の時間が
    多い
    少ない
    steps
    AFADA self-nav 30 repetitions

    View Slide

  117. /123
    117
    ハイライト – Active Modular Environment
    AFADA; モジュール型環境による計算支援
    マルチロボットのインフラとしてはたらく
    内部表象&プランニングをロボットから環境へオフロード
    中心的な考え
    Proof of Concept
    課題 内部表象, プランニング, 実行のスムーズな統合
    今後の方向性 セル駆動型のロバストな経路計画アルゴリズム
    大きいロボットへの対応

    View Slide

  118. /123
    118
    まとめ・今後の展望

    View Slide

  119. /123
    119
    objective-1
    Representation
    objective-2
    Planning
    Who Plans?
    Huge Search Space
    Common Knowledge?
    Cooperation? (increased)
    Uncertainty
    Acting
    Multi-Agent Planning & Acting
    Multi-agent Planning
    Multi-robot Coordination
    Distributed Algorithms

    View Slide

  120. /123
    120
    ハイライト
    Multi-Agent Path Finding の紹介
    環境による計算支援 Active Modular Environment
    Time-Independent Planning
    タイミング非依存な実行ポリシー
    Iterative Refinement
    Anytime アルゴリズム
    Priority Inheritance with Backtracking
    MAPF への柔軟なアプローチ
    execution
    planning

    View Slide

  121. /123
    121
    市街でロボット群が躍動するために
    *共同研究歓迎です
    分野として(若者の戯言)
    想像力: 数千台規模のロボットをリアルタイムに操れたら何ができる?
    個人としての課題感
    モーションプランニングとの統合
    デプロイを簡易にするプラットフォーム; e.g., AFADA

    View Slide

  122. /123
    122
    ご清聴ありがとうございました

    View Slide

  123. /123
    123
    参考文献

    View Slide

  124. /123
    124
    KO のワーク
    [Okumura+ 1JCAI-19] Okumura, K., Machida M., Défago, X. & Tamura, Y. “Priority Inheritance with Backtracking for Iterative
    Multi-agent Path Finding”. Proc. Intel. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2019.
    [Okumura+ WoMAPF-20] Okumura, K., Tamura, Y. & Défago, X. “winPIBT: Extended Prioritized Algorithm for Iterative
    Multi-agent Path Finding”. Proc. Workshop on Multi-Agent Path Finidng (WoMAPF). 2020.
    [Okumura+ 21, preprint] Okumura, K., Tamura, Y. & Défago, X. “Iterative Refinement for Real-Time Multi-Robot Path
    Planning”. arXiv preprint. 2021.
    [Okumura+ AAAI-21] Okumura, K., Tamura, Y. & Défago, X. “Time-Independent Planning for Multiple Moving Agents”. Proc.
    AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.
    [Kameyama+ ICRA-21] Kameyama, S., Okumura, K., Tamura, Y. & Défago, X. “Active Modular Environment for Robot
    Navigation”. to appear at ICRA-21, arXiv preprint. 2021.
    便利サイト: https://kei18.github.io/

    View Slide

  125. /123
    125
    MAPF のレビュー論文
    Ma, H., Koenig, S., Ayanian, N., Cohen, L., Hönig, W., Kumar, T. K., Uras, T., Xu, H., Tovey, C. & Sharon, G. “Overview:
    Generalizations of Multi-Agent Path Finding to Real-World Scenarios”. Proc. Workshop on Multi-Agent Path Finding
    (WoMAPF). 2016.
    Felner, A., Stern, R., Shimony, S. E., Boyarski, E., Goldenberg, M., Sharon, G., Sturtevant, N., Wagner, G. & Surynek, P. “Search-
    based optimal solvers for the multi-agent pathfinding problem: Summary and challenges”. Proc. Annu. Symp. on
    Combinatorial Search (SoCS). 2017.
    Stern, R. “Multi-agent path finding – an overview”. Artif. Intell. (AIJ). 2019.
    Stern, R., Sturtevant, N., Felner, A., Koenig, S., Ma, H., Walker, T., Li, J., Atzmon, D., Cohen, L., Kumar, T. K. , Boyarski, E. &
    Barták, R. “Multi-Agent Pathfinding: Definitions, Variants, and Benchmarks”. Proc. Intl. Symp. on Combinatorial Search
    (SoCS). 2019.
    Salzman, O., Stern, R. “Research Challenges and Opportunities in Multi-Agent Path Finding and Multi-Agent Pickup and
    Delivery Problems”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2020.
    便利サイト: http://mapf.info/

    View Slide

  126. /123
    126
    応用例
    [Wuman+ AI Magagine-08] Wurman, P. R., D'Andrea, R., & Mountz, M. “Coordinating hundreds of cooperative, autonomous
    vehicles in warehouses”. AI magazine. 2008
    [Dresner&Stone JAIR-08] Dresner, K., & Stone, P. “A multiagent approach to autonomous intersection management”. J.
    Artif. Intell. Res. (JAIR). 2008.
    [Morris+ AAAI Workshop-16] Morris, R., Pasareanu, C. S., Luckow, K. S., Malik, W., Ma, H., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Planning,
    Scheduling and Monitoring for Airport Surface Operations”. Proc. AAAI Workshop: Planning for Hybrid Systems. 2016.
    [Okoso+ ITSC-19] Okoso, A., Otaki, K., & Nishi, T. “Multi-agent path finding with priority for cooperative automated valet
    parking”. IEEE Proc. IEEE Intell. Transp. Syst. Conf. (ITSC). 2019
    [Li+ AAMAS-20] Li, J., Sun, K., Ma, H., Felner, A., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Moving agents in formation in congested
    environments”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2020.

    View Slide

  127. /123
    127
    MAPF の複雑性について
    [Surynek AAAI-10] Surynek, P. “An optimization variant of multi-robot path planning is intractable”. Proc. AAAI Conf. on
    Artificial Intelligence (AAAI). 2010.
    [Yu&LaValle AAAI-13] Yu, J., & LaValle, S. “Structure and intractability of optimal multi-robot path planning on graphs”.
    Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2013.
    [Yu RA-L-15] Yu, J. “Intractability of Optimal Multi-Robot Path Planning on Planar Graphs”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-
    L). 2015.
    [Ma+ AAAI-16] Ma.,H., Tovey, C., Sharon, G., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Multi- agent path finding with payload transfers and
    the package-exchange robot-routing problem,” Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence. 2016.
    [Banfi+ RA-L-17] Banfi, J., Basilico, N., & Amigoni, F. “Intractability of time-optimal multirobot path planning on 2d grid
    graphs with holes”, IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2017.
    [Röger&Helmert SoCS-12] Röger, G., & Helmert, M. “Non-optimal multi-agent pathfinding is solved (since 1984)”. Proc.
    Annu. Symp. on Combinatorial Search (SoCS). 2012.
    [Kornhauser 84] Kornhauser, D. M., Miller, G., & Spirakis, P. “Coordinating pebble motion on graphs, the diameter of
    permutation groups, and applications”. Master's thesis at M.I.T. 1984.
    [Nebel ICAPS-20] Nebel, B. “On the Computational Complexity of Multi-Agent Pathfinding on Directed Graphs”. Proc.
    Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2020.

    View Slide

  128. /123
    128
    Prioritized Planning 関連 – 1/2
    [Erdmann& Lozano-Perez Algorithmica-87] Erdmann, M., & Lozano-Perez, T. “On multiple moving objects”. Algorithmica.
    1987.
    [Silver AIIDE-05] Silver, D. “Cooperative pathfinding”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence and Interactive Digital
    Entertainment (AIIDE). 2005.
    [Cap+ T-ASE-15] Čáp, M., Novák, P., Kleiner, A., & Selecký, M. “Prioritized planning algorithms for trajectory coordination of
    multiple mobile robots”. IEEE Trans. Autom. Sci. Eng. (T-ASE). 2015
    [Wang&Botea JAIR-11] Wang, K. H. C., & Botea, A. “MAPP: a scalable multi-agent path planning algorithm with tractability
    and completeness guarantees”. J. Artif. Intell. Res. (JAIR). 2011
    [Bnaya&Felner ICRA-14] Bnaya, Z., & Felner, A. “Conflict-oriented windowed hierarchical cooperative A∗”. Proc. IEEE Intl.
    Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2014.

    View Slide

  129. /123
    129
    Prioritized Planning 関連 – 2/2
    [Azarm&Schmidt ICRA-97] Azarm, K., & Schmidt, G. “Conflict-free motion of multiple mobile robots based on
    decentralized motion planning and negotiation”. Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 1997.
    [Bennewitz+ Robotics-02] Bennewitz, M., Burgard, W., & Thrun, S. “Finding and optimizing solvable priority schemes for
    decoupled path planning techniques for teams of mobile robots”. Robot. Auton. Syst. 2002.
    [Van Den Berg & Overmars ICRA-05] Van Den Berg, J. P., & Overmars, M. H. “Prioritized motion planning for multiple
    robots”. Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2005.
    [Andreychuk& Yakovlev AAMAS-18] Andreychuk, A., & Yakovlev, K. “Two techniques that enhance the performance of
    multi-robot prioritized path planning”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2018.
    [Ma+ AAAI-19] Ma, H., Harabor, D., Stuckey, P. J., Li, J., & Koenig, S. “Searching with consistent prioritization for multi-agent
    path finding”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2019

    View Slide

  130. /123
    130
    Conflict-based Search (CBS) とその派生 (他にもいっぱいあります… そして毎年たくさん出る…) - 1/2
    [Shraon+ AIJ-15] Sharon, G., Stern, R., Felner, A., & Sturtevant, N. R. “Conflict-based search for optimal multi-agent
    pathfinding”. Artif. Intell. (AIJ). 2015.
    [Boyarski+ IJCAI-15] Boyarski, E., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Betzalel, O., Tolpin, D., & Shimony, E. “ICBS: improved
    conflict-based search algorithm for multi- agent pathfinding”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2015.
    [Boyarski+ AAAI-21] Boyarski, E., Felner, A., Le Bodic, P., Harabor, D., Stuckey, P. J., & Koenig, S. “f-Aware Conflict
    Prioritization & Improved Heuristics for Conflict-Based Search”
    [Felner+ ICAPS-18] Felner, A., Li, J., Boyarski, E., Ma, H., Cohen, L., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Adding heuristics to conflict-
    based search for multi-agent path finding”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2018.
    [Li+ IJCAI-19] Li, J., Felner, A., Boyarski, E., Ma, H., & Koenig, S. “Improved Heuristics for Multi-Agent Path Finding with
    Conflict-Based Search”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2019.
    [Li+ AAAI-19] Li, J., Harabor, D., Stuckey, P. J., Ma, H., & Koenig, S. “Symmetry-breaking constraints for grid-based multi-agent
    path finding”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2019
    [Li+ ICAPS-20] Li, J., Gange, G., Harabor, D., Stuckey, P. J., Ma, H., & Koenig, S. “New techniques for pairwise symmetry
    breaking in multi-agent path finding”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2020.

    View Slide

  131. /123
    131
    Conflict-based Search (CBS) とその派生 (他にもいっぱいあります… そして毎年たくさん出る…) - 2/2
    [Gange+ ICAPS-19] Gange, G., Harabor, D., & Stuckey, P. J. “Lazy CBS: Implicit conflict-based search using lazy clause
    generation”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2019.
    [Huang+ AAAI-21] Huang, T., Dilkina, B., & Koenig, S. “Learning to Resolve Conflicts for Multi-Agent Path Finding with
    Conflict-Based Search”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021
    [Boyarski+ IJCAI-20] Boyarski, E., Felner, A., Harabor, D., Stuckey, P. J., Cohen, L., Li, J., & Koenig, S. “Iterative-Deepening
    Conflict-Based Search”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2020.
    [Barer+ SoCS-14] Barer, M., Sharon, G., Stern, R., & Felner, A. “Suboptimal variants of the conflict-based search algorithm
    for the multi-agent pathfinding problem”. Proc. Annu. Symp. on Combinatorial Search (SoCS). 2014.
    [Li+ AAAI-21a] Li, J., Ruml, W., & Koenig, S. “EECBS: A Bounded-Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding”. Proc.
    AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.

    View Slide

  132. /123
    132
    他の主流な探索ベースの optimal なソルバたち
    [Standley AAAI-10] Standley, T. “Finding optimal solutions to cooperative pathfinding problems”. Proc. AAAI Conf. on
    Artificial Intelligence (AAAI). 2010.
    [Sharon+ AIJ-13] Sharon, G., Stern, R., Goldenberg, M., & Felner, A. “The increasing cost tree search for optimal multi-agent
    pathfinding”. Artif. Intell. (AIJ). 2013.
    [Goldenberg+ JAIR-14] Goldenberg, M., Felner, A., Stern, R., Sharon, G., Sturtevant, N., Holte, R. C., & Schaeffer, J.
    “Enhanced partial expansion A*”. J. Artif. Intell. Res. (JAIR). 2014
    [Wagner&Choset AIJ-15] Wagner, G., & Choset, H. “Subdimensional expansion for multirobot path planning”. Artif. Intell.
    (AIJ). 2015.
    [Lam+ IJCAI-19] Lam, E., Le Bodic, P., Harabor, D. D., & Stuckey, P. J. “Branch-and-Cut-and-Price for Multi-Agent Pathfinding”.
    Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2019.
    [Lam&Le Bodic ICAPS-20] Lam, E., & Le Bodic, P. “New valid inequalities in branch-and-cut-and-price for multi-agent path
    finding”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2020.

    View Slide

  133. /123
    133
    帰着ベースの optimal なソルバたち
    [Ryan ICRA-10] Ryan, M. “Constraint-based multi-robot path planning”. Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation
    (ICRA). 2010
    [Surynek PRICAI-12] Surynek, P. “Towards optimal cooperative path planning in hard setups through satisfiability solving”.
    Pacific Rim Intl. Conf. on Artificial Intelligence (PRICAI). 2012.
    [Surynek+ ECAI-16] Surynek, P., Felner, A., Stern, R., & Boyarski, E. “Efficient SAT approach to multi-agent path finding
    under the sum of costs objective”. Proc. European Conf. on Artificial Intelligence (ECAI-16). 2016
    [Yu&LaValle T-RO-16] Yu, J., & LaValle, S. “Optimal multirobot path planning on graphs: Complete algorithms and effective
    heuristics”. IEEE Trans. on Robotics (T-RO). 2016
    [Erdem+ IJCAI-13] Erdem, E., Kisa, D., Oztok, U., & Schüller, P. “A general formal framework for pathfinding problems with
    multiple agents”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2013.

    View Slide

  134. /123
    134
    ルールベースな sub-optimal なソルバたち
    [Ryan JAIR-08] Ryan, M. R. K. “Exploiting subgraph structure in multi-robot path planning”. J. Artif. Intell. Res. (JAIR). 2008.
    [PeasgoodT-RO-08] Peasgood, M., Clark, C. M., & McPhee, J. “A complete and scalable strategy for coordinating multiple
    robots within roadmaps”. IEEE Trans. on Robotics (T-RO). 2008.
    [Surynek ICRA-09] Surynek, P. “A novel approach to path planning for multiple robots in bi-connected graphs”. Proc. IEEE
    Intl. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2009.
    [Surynek FLAIRS-09] Surynek, P. “Towards Shorter Solutions for Problems of Path Planning for Multiple Robots in Theta-
    like Environments”. Florida Artif. Intell. Res. Soc. Conf. (FLAIRS). 2009.
    [Botea+Surynek AAAI-15] Botea, A., & Surynek, P. “Multi-agent path finding on strongly biconnected digraphs”. Proc. AAAI
    Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2015.
    [Khorshid+ SoCS-11] Khorshid, M. M., Holte, R. C., & Sturtevant, N. R. “A Polynomial-Time Algorithm for Non-Optimal
    Multi-Agent Pathfinding”. Proc. Annu. Symp. on Combinatorial Search (SoCS). 2011.
    [Luna&Bekris IJCAI-11] Luna, R., & Bekris, K. E. “Push and swap: Fast cooperative path-finding with completeness
    guarantees”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2011.
    [de Wilde+ AAMAS-13] de Wilde, B., ter Mors, A. W., & Witteveen, C. “Push and rotate: cooperative multi-agent path
    planning”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2013.
    [Sajid+ SoCS-12] Sajid, Q., Luna, R., & Bekris, K. E. “Multi-Agent Pathfinding with Simultaneous Execution of Single-Agent
    Primitives.” Proc. Annu. Symp. on Combinatorial Search (SoCS). 2012

    View Slide

  135. /123
    135
    Sampling-based なアプローチ (あまり見ない…)
    [Čáp+ AAMAS-13] Čáp, M., Novák, P., Vokřínek, J., & Pěchouček, M. “Multi-agent RRT*: Sampling-based cooperative
    pathfinding”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multia- gent Systems (AAMAS). 2013.
    マップにアノテーションする / 前処理頑張るアプローチ
    [Wang&Botea ICAPS-08] Wang, K. H. C., & Botea, A. “Fast and Memory-Efficient Multi-Agent Pathfinding”. Proc. Intl. Conf.
    on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2008.
    [Jansen& Sturtevant AIIDE-08] Jansen, M. R., & Sturtevant, N. R. “Direction Maps for Cooperative Pathfinding”. Proc. AAAI
    Conf. on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE).
    [Cohen+ IJCAI-16] Cohen, L., Uras, T., Kumar, T. S., Xu, H., Ayanian, N., & Koenig, S. “Improved Solvers for Bounded-
    Suboptimal Multi-Agent Path Finding”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2016.
    [Han&Yu RA-L-20] Han, S. D., & Yu, J. “DDM: Fast Near-Optimal Multi-Robot Path Planning Using Diversified-Path and
    Optimal Sub-Problem Solution Database Heuristics”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2020.

    View Slide

  136. /123
    136
    Anytime なソルバたち
    [Standley&Korf IJCAI-11] Standley, T., & Korf, R. “Complete algorithms for cooperative pathfinding problems”. Proc. Intl.
    Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2011.
    [Cohen+ IJCAI-18] Cohen, L., Greco, M., Ma, H., Hernández, C., Felner, A., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Anytime Focal Search
    with Applications”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2018.
    [Vedder&Biswas AIJ-21] Vedder, K., & Biswas, J. “Anytime Multi-Agent Path Finding for Sparse Domains using Window-Based
    Iterative Repairs”. Artif. Intell. (AIJ). 2021.
    [Surynek IJAIT-13] Surynek, P. “Redundancy elimination in highly parallel solutions of motion coordination problems”. Int. J.
    on Artif. Intell. Tools (IJAIT). 2013

    View Slide

  137. /123
    137
    ML とハイブリッドなアプローチ
    [Sartoretti+ RA-L-19] Sartoretti, G., Kerr, J., Shi, Y., Wagner, G., Kumar, T. S., Koenig, S., & Choset, H. “Primal: Pathfinding via
    reinforcement and imitation multi-agent learning”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2019.
    [Damani+ RA-L-21] Damani, M., Luo, Z., Wenzel, E., & Sartoretti, G. “PRIMAL2: Pathfinding via Reinforcement and Imitation
    Multi-Agent Learning—Lifelong”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2021 (recived)
    [Li+ IROS-20] Li, Q., Gama, F., Ribeiro, A., & Prorok, A. “Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Path
    Planning”. Proc. IEEE/RSJ Intl. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2020.
    [Kaduri+ ICAPS-20] Kaduri, O., Boyarski, E., & Stern, R. “Algorithm Selection for Optimal Multi-Agent Pathfinding”. Proc.
    Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2020.
    [Ren+ AAMAS-21] Ren, J., Sathiyanarayanan, V., Ewing, E., Senbaslar, B., & Ayanian, N. “MAPFAST: A Deep Algorithm Selector
    for Multi Agent Path Finding using Shortest Path Embeddings”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent
    Systems (AAMAS). 2021

    View Slide

  138. /123
    138
    Decentralized なアプローチ
    [Velagapudi+ IROS-10] Velagapudi, P., Sycara, K., & Scerri, P. “Decentralized prioritized planning in large multirobot teams”.
    Intl. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2010.
    [Wiktor+ IROS-14] Wiktor, A., Scobee, D., Messenger, S., & Clark, C. “Decentralized and complete multi-robot motion
    planning in confined spaces”. Intl. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2010.
    [Wei+ IEA/AIE-14] Wei, C., Hindriks, K. V., & Jonker, C. M. “Multi-robot cooperative pathfinding: A decentralized approach”.
    Proc. Intl. Conf. Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE). 2014.
    [Chouhan& Niyogi AJCAI-15] Chouhan, S. S., & Niyogi, R. “DMAPP: A distributed multi-agent path planning algorithm”.
    Proc. Australasian Joint Conf. on Artificial Intelligence (AJCAI). 2015.
    [Zhang+ DARS-16] Zhang, Y., Kim, K., & Fainekos, G. “Discof: Cooperative pathfinding in distributed systems with limited
    sensing and communication range”. Proc. Distributed Autonomous Robotic Systems (DARS). 2016.
    [Wang& Rubenstein RA-L-20] Wang, H., & Rubenstein, M. “Walk, stop, count, and swap: decentralized multi-agent path
    finding with theoretical guarantees”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2020.

    View Slide

  139. /123
    139
    Target Assignment and Path Planning
    [Miklic+ IROS-09] Miklic, D., Bogdan, S., Nestic, S., & Fierro, R. “A discrete grid abstraction for formation control in the
    presence of obstacles”. Intl. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2010.
    [Yu&LaValle WAFR-13] Yu, J., & LaValle, S. M. “Multi-agent path planning and network flow”. Algorithmic foundations of
    robotics X. 2013.
    [Turpin+ Autonomous Robots-14] Turpin, M., Mohta, K., Michael, N., & Kumar, V. “Goal assignment and trajectory planning
    for large teams of interchangeable robots”. Autonomous Robots. 2014.
    [MacAlpine AAAI-15] MacAlpine, P., Price, E., & Stone, P. “SCRAM: Scalable collision-avoiding role assignment with minimal-
    makespan for formational positioning”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2015.
    [Adler+ WAFR-15] Adler, A., De Berg, M., Halperin, D., & Solovey, K. Efficient multi-robot motion planning for unlabeled
    discs in simple polygons. Algorithmic foundations of robotics XI. 2015.
    [Wagner+ SoCS-12] Wagner, G., Choset, H., & Ayanian, N. “Subdimensional Expansion and Optimal Task Reassignment”.
    Proc. Annu. Symp. on Combinatorial Search (SoCS). 2012.
    [Ma&Koenig AAMAS-16] Ma, H., & Koenig, S. “Optimal target assignment and path finding for teams of agents”. Proc. Intl.
    Joint Conf. on Autonomous Agents & Multia- gent Systems (AAMAS). 2016.
    [Hönig AAMAS-18] Hönig, W., Kiesel, S., Tinka, A., Durham, J., & Ayanian, N. “Conflict-based search with optimal task
    assignment”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multia- gent Systems (AAMAS). 2018.
    [Wang&Rubenstein T-RO-20] Wang, H., & Rubenstein, M. “Shape formation in homogeneous swarms using local task
    swapping”. IEEE Trans. Robot. (T-RO). 2020.

    View Slide

  140. /123
    140
    Multi-agent Pickup & Delivery (MAPD)
    [Ma+ AAMAS-16] Ma, H., Li, J., Kumar, T. K., & Koenig, S. “Lifelong multi-agent path finding for online pickup and delivery
    tasks”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2016.
    [Nguyen+ IJCAI-17] Nguyen, V., Obermeier, P., Son, T. C., Schaub, T., & Yeoh, W. “Generalized Target Assignment and Path
    Finding Using Answer Set Programming”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2017.
    [Ma+ AAMAS-19] Ma, H., Hönig, W., Kumar, T. S., Ayanian, N., & Koenig, S. “Lifelong path planning with kinematic constraints
    for multi-agent pickup and delivery”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multia- gent Systems (AAMAS). 2019.
    [Liu+ AAMAS-19] Liu, M., Ma, H., Li, J., & Koenig, S. “Task and path planning for multi-agent pickup and delivery”. Proc. Intl.
    Joint Conf. on Autonomous Agents & Multia- gent Systems (AAMAS). 2019.
    [Li+ AAAI-21b] Li, J., Tinka, A., Kiesel, S., Durham, J. W., Kumar, T. K., & Koenig, S. “Lifelong multi-agent path finding in large-
    scale warehouses”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.
    Online MAPF
    [Švancara+ AAAI-19] Švancara, J., Vlk, M., Stern, R., Atzmon, D., & Barták, R. “Online multi-agent pathfinding”. Proc. AAAI
    Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2019.
    [Morag+ AAAI-workshop-21] Morag, J., Stern, R., Felner, A., Atzmon, D., & Boyarski, E. “Optimality in Online Multi-agent
    Path Finding”. Proc. AI for Urban Mobility Workshop. 2021.
    [Ma ICAPS-21] Ma, H. “A Competitive Analysis of Online Multi-Agent Path Finding”. Proc. Intl. Conf. on Automated
    Planning and Scheduling (ICAPS). 2021.

    View Slide

  141. /123
    141
    離散時間の仮定を緩めたい
    [Phillips& Likhachev ICRA-11] Phillips, M., & Likhachev, M. “Sipp: Safe interval path planning for dynamic environments”.
    Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2011.
    [Kim+ CASE-15] Kim, K., Campbell, J., Duong, W., Zhang, Y., & Fainekos, G. “DisCoF+: Asynchronous DisCoF with flexible
    decoupling for cooperative pathfinding in distributed systems”. IEEE Intl. Conf. on Automation Science and Engineering
    (CASE). 2015.
    [Walker+ IJCAI-18] Walker, T. T., Sturtevant, N. R., & Felner, A. “Extended Increasing Cost Tree Search for Non-Unit Cost
    Domains”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2018.
    [Andreychuk+ IJCAI-19] Andreychuk, A., Yakovlev, K., Atzmon, D., & Stern, R. “Multi-agent pathfinding with continuous
    time”. Proc. Intl. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI). 2019.
    [Surynek WoMAPF-20] Surynek, P. “Pushing the Envelope: From Discrete to Continuous Movements in Multi-Agent Path
    Finding via Lazy Encodings”. Proc. Workshop on Multi-Agent Path Finding (WoMAPF). 2020.
    [Andreychuk+ AAAI-21] Andreychuk, A., Yakovlev, K., Boyarski, E.,& Stern, R. “Improving Continuous-Time Conflict Based
    Search”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.
    [Ren+ CoRR-21] Ren, Z., Rathinam, S., & Choset, H. “Loosely Synchronized Search for Multi-agent Path Finding with
    Asynchronous Actions”. arXiv preprint. 2021.

    View Slide

  142. /123
    142
    Execution, Delay-tolerant, Uncertainty - 1/2
    [Hönig ICAPS-16] Hönig, W., Kumar, T. K., Cohen, L., Ma, H., Xu, H., Ayanian, N., & Koenig, S. “Multi-agent path finding with
    kinematic constraints”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2016.
    [Ma+ AAAI17] Ma, H., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Multi-agent path finding with delay probabilities”. Proc. AAAI Conf. on
    Artificial Intelligence (AAAI). 2017.
    [Hönig+ RA-L-19] Hönig, W., Kiesel, S., Tinka, A., Durham, J. W., & Ayanian, N. “Persistent and robust execution of MAPF
    schedules in warehouses”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2019.
    [Atzmon+ ICAPS-20] Atzmon, D., Stern, R., Felner, A., Sturtevant, N. R., & Koenig, S. “Atzmon, D., Stern, R., Felner, A.,
    Sturtevant, N. R., & Koenig, S. “Probabilistic robust multi-agent path finding”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and
    Scheduling (ICAPS). 2020.
    [Atzmon+ JAIR-20] Atzmon, D., Stern, R., Felner, A., Wagner, G., Barták, R., & Zhou, N. F. “Robust multi-agent path finding
    and executing”. J. Artif. Intell. Res. (JAIR). 2020.
    [Chen+ AAAI-21] Chen, Z., Harabor, D., Li, J., & Stuckey, P. J. “Symmetry Breaking for k-Robust Multi-Agent Path Finding”.
    Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.
    [Shahar+ JAIR-21] Shahar, T., Shekhar, S., Atzmon, D., Saffidine, A., Juba, B., & Stern, R. “Safe Multi-Agent Pathfinding with
    Time Uncertainty”. J. Artif. Intell. Res. (JAIR). 2021.

    View Slide

  143. /123
    143
    Execution, Delay-tolerant, Uncertainty - 2/2
    [Wagner&Choset ICAPS-17] Wagner, G., & Choset, H. “Path planning for multiple agents under uncertainty”. Proc. Intl.
    Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2017.
    [Peltzer+ CoRR-19] Peltzer, O., Brown, K., Schwager, M., Kochenderfer, M. J., & Sehr, M. “STT-CBS: A Conflict-Based Search
    Algorithm for Multi-Agent Path Finding with Stochastic Travel Times”. arXiv preprint. 2019.
    [Hawes+ AAMAS-20] Hawes, N., Street, C., Lacerda, B., & Mühlig, M. “Multi-robot planning under uncertainty with
    congestion-aware models”. Proc. Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2020.
    [Barták+ ICAP20] Barták, R., Švancara, J., Škopková, V., Nohejl, D., & Krasičenko, I. “Multi-agent path finding on real robots”.
    Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2020.
    Planning から Execution までのフレームワーク
    [Ma+ IEEE Intell. Syst.-17] Ma, H., Hönig, W., Cohen, L., Uras, T., Xu, H., Kumar, T. S., Ayanian, N., & Koenig, S. “Overview: A
    Hierarchical Framework for Plan Generation and Execution in Multirobot Systems”. IEEE Intelligent Systems. 2017.
    [HönigTR-O-18] Hönig, W., Preiss, J. A., Kumar, T. S., Sukhatme, G. S., & Ayanian, N. “Trajectory planning for quadrotor
    swarms”. IEEE Trans. on Robotics (TR-O). 2018.

    View Slide

  144. /123
    144
    複数ゴール
    [Surynek AAAI-21] Surynek, P. “Multi-Goal Multi-Agent Path Finding via Decoupled and Integrated Goal Vertex Ordering”.
    Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.
    Any-angle
    [Yakovlev&Andreychuk ICAPS-17] Yakovlev, K., & Andreychuk, A. “Any-angle pathfinding for multiple agents based on SIPP
    algorithm”. Proc. Intl. Conf. on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2017.
    Large Agents
    [Thomas+ IEEE Intell. Syst.-15] Thomas, S., Deodhare, D., & Murty, M. N. “Extended conflict-based search for the convoy
    movement problem”. IEEE Intelligent Systems. 2015.
    [Li+ AAAI-19] Li, J., Surynek, P., Felner, A., Ma, H., Kumar, T. S., & Koenig, S. “Multi-agent path finding for large agents”. Proc.
    AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2019.
    [Atzmon+ SoCS-19] Atzmon, D., Diei, A., & Rave, D. “Multi-Train Path Finding”. Proc. Intl. Symp. on Combinatorial Search
    (SoCS). 2019

    View Slide

  145. /123
    145
    Economics な観点が入ったアプローチ
    [Bnaya SoCS-13] Bnaya, Z., Stern, R., Felner, A., Zivan, R., & Okamoto, S. “Multi-Agent Path Finding for Self Interested
    Agents”. Proc. Annu. Symp. on Combinatorial Search (SoCS). 2013.
    [Amir+ AAAI-15] Amir, O., Sharon, G., & Stern, R. “Multi-agent pathfinding as a combinatorial auction”. Proc. AAAI Conf. on
    Artificial Intelligence (AAAI). 2015.
    環境もプランニングの対象にしてしまう
    [Bellusci+ AAMAS-20] Bellusci, M., Basilico, N., & Amigoni, F. “Multi-Agent Path Finding in Configurable Environments”. Proc.
    Intl. Joint Conf. on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2020.
    X-MAPF
    [Almagor&Lahijanian, AAMAS-20] Almagor, S., & Lahijanian, M. “Explainable multi agent path finding”. Proc. Intl. Joint Conf.
    on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS). 2020.

    View Slide

  146. /123
    146
    Motion Planning (未言及, 勉強不足です, そこまで追ってない)
    [Hopcroft+ IJRR-84] Hopcroft, J. E., Schwartz, J. T., & Sharir, M. “On the Complexity of Motion Planning for Multiple
    Independent Objects; PSPACE-Hardness of the" Warehouseman's Problem”. Intl. J. of Robotics Research,
    [Spirakis&Yap Inf. Process. Lett.-84] Spirakis, P., & Yap, C. K. “Strong NP-hardness of moving many discs”. Information
    Processing Letters. 1984.
    [LaValle&Hutchinson IEEE Trans. Robot. Autom.-98] LaValle, S. M., & Hutchinson, S. A. “Optimal motion planning for
    multiple robots having independent goals”. IEEE Tans. on Robotics and Automation. 1998.
    [Dobson+ MRS-17] Dobson, A., Solovey, K., Shome, R., Halperin, D., & Bekris, K. E. “Scalable asymptotically-optimal multi-
    robot motion planning”. IEEE Intl. Symp. on Multi-robot and Multi-agent Systems (MRS). 2017.
    [Riviere+ RA-L-20] Riviere, B., Hönig, W., Yue, Y., & Chung, S. J. “Glas: Global-to-local safe autonomy synthesis for multi-
    robot motion planning with end-to-end learning”. IEEE Robot. Autom. Lett. (RA-L). 2020.
    [Chen+ AAAI-21] Chen, J., Li, J., Fan, C., & Williams, B. “Scalable and Safe Multi-Agent Motion Planning with Nonlinear
    Dynamics and Bounded Disturbances”. Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI). 2021.

    View Slide

  147. /123
    147
    速度ベースな衝突回避 (未言及, 掘ればたくさん出てくる)
    [Fiorini&Shiller IJRR-98] Fiorini, P., & Shiller, Z. ”Motion planning in dynamic environments using velocity obstacles”. Intl.
    J.Robotics Research (IJRR). 1998.
    [Guy+ SCA-09] Guy, S. J., Chhugani, J., Kim, C., Satish, N., Lin, M., Manocha, D., & Dubey, P. “Clearpath: highly parallel
    collision avoidance for multi-agent simulation”. Proc. ACM SIGGR./Eurogr. Symp. Comput. Animat. (SCA). 2009.
    [Van Den Berg+ Robotics-11] Van Den Berg, J., Guy, S. J., Lin, M., & Manocha, D. “Reciprocal n-body collision avoidance”.
    Robotics Research. 2011.
    予期せぬ動的な障害物も考慮 (未言及, 掘ればたくさん出てくるはずだが把握してない)
    [Bajcsy+ ICRA-19] Bajcsy, A., Herbert, S. L., Fridovich-Keil, D., Fisac, J. F., Deglurkar, S., Dragan, A. D., & Tomlin, C. J. “A
    scalable framework for real-time multi-robot, multi-human collision avoidance”. Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and
    Automation (ICRA). 2019.
    [Şenbaşlar+ DARS-19] Şenbaşlar, B., Hönig, W., & Ayanian, N. “Robust trajectory execution for multi-robot teams using
    distributed real-time replanning”. Proc. Distributed Autonomous Robotic Systems (DARS). 2019.

    View Slide

  148. /123
    148
    そのほか言及したもの – 1/2
    [Sha+ IEEE Trans Comput-90] Sha, L., Rajkumar, R., & Lehoczky, J. P. “Priority inheritance protocols: An approach to real-
    time synchronization”. IEEE Trans. on Computers. 1990.
    [Srinivasan+ ICCAD-90] Srinivasan, A., Ham, T., Malik, S., & Brayton, R. K. “Algorithms for discrete function manipulation”.
    IEEE Intl. Conf. on Computer-Aided Design (ICCAD). 1990
    [Tel 00] Tel, G. “Introduction to distributed algorithms”. Cambridge university press. 2000.
    [Brooks AIJ-91] Brooks, R. A. “Intelligence without representation”. Artif. Intel. (AIJ). 1991.
    [Bimbraw ICINCO-15] Bimbraw, K. “Autonomous cars: Past, present and future a review of the developments in the last
    century, the present scenario and the expected future of autonomous vehicle technology”. Proc. IEEE Intl. Conf. on
    Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO). 2015.

    View Slide

  149. /123
    149
    そのほか言及したもの – 2/2
    [Verma+ PerCom-05] Verma, A., Sawant, H. & Tan, J. “Selection and navigation of mobile sensor nodes using a sensor
    network”. Proc. IEEE Intl. Conf. on Pervasive Computing and Communications (PerCom). 2005.
    [Kim&ChongT-ASE-08] Kim, M.,K & Chong, N. Y. “Direction sensing rfid reader for mobile robot navigation,” IEEE Trans.
    Autom. Sci. Eng. (T-ASE). 2008.
    [Fujisawa+ Swarm Intell.-14] Fujisawa, R., Dobata, S., Sugawara K. & Matsuno, F. “Designing pheromone communication in
    swarm robotics: Group foraging behavior mediated by chemical substance”. Swarm Intelligence. 2014.
    [Khaliq&Saffiotti ICRA-15] Khaliq, A. A. & Saffiotti, A. “Stigmergy at work: Planning and navigation for a service robot on an
    rfid floor”. Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2014.
    [Altisen+ 19] Altisen, K., Devismes, S., Dubois, S., & Petit, F. “Introduction to distributed self-stabilizing algorithms”.
    Synthesis Lectures on Distributed Computing Theory. 2019.
    [Dijkstra Commun. ACM-74] Dijkstra, E., W. “Self-stabilizing systems in spite of distributed control”. Commun. ACM. 1974.

    View Slide