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作者及发表信息

本研究由Anton Andreychuk（俄罗斯科学院联邦计算机与控制研究中心、俄罗斯人民友谊大学）、Konstantin Yakovlev（俄罗斯科学院、俄罗斯高等经济大学）、Dor Atzmon和Roni Stern（以色列本-古里安大学）合作完成，发表于IJCAI-19（第28届国际人工智能联合会议）。

学术背景

研究领域：多智能体路径规划（Multi-Agent Pathfinding, MAPF），属于人工智能与机器人运动规划的交叉领域。
研究动机：传统MAPF算法依赖离散时间步长、统一动作时长和网格环境假设，限制了在真实场景（如仓库物流、自动驾驶）中的应用。
研究目标：提出一种支持连续时间、非均匀动作时长和几何体积智能体的MAPF算法，并保证完备性（completeness）和最优性（optimality）。

研究方法与流程

1. 算法设计：CCBS框架

研究提出连续时间冲突搜索算法（CCBS），基于以下核心改进：
- 冲突检测机制：通过几何碰撞检测（如圆盘形智能体的闭式公式）识别连续时间下的冲突，定义冲突元组〈动作i, 时间i, 动作j, 时间j〉。
- 约束生成：计算动作的不安全区间（unsafe interval），即执行动作会导致冲突的时间范围，并生成对应约束（如禁止某智能体在特定时间区间执行某动作）。
- 底层规划器：改进安全区间路径规划（Safe Interval Path Planning, SIPP）算法，使其支持CCBS约束。SIPP在连续时间空间中搜索路径，通过划分安全区间（最大无碰撞时间窗口）减少计算量。

2. 实验验证

• 实验设置：
  
  • 环境：10×10开放网格和Dragon Age游戏地图（den520d）。
    
  • 智能体：半径√2/4的圆盘形智能体，支持2k邻域移动（k=2,3,4,5）。
    
  • 对比算法：CBS（离散时间基准）、E-ICTS（连续时间对比算法）。
    
• 评估指标：
  
  • 成功率：60秒超时内解决问题的比例。
    
  • 总成本（Sum of Costs, SOC）：所有智能体路径时长的总和。
    

3. 数据分析

• 开放网格实验：
  
  • k=3时SOC比k=2平均降低15.5（14智能体场景），但k=5因计算复杂度导致成功率下降。
    
  • CCBS在k=2时SOC仍优于离散时间CBS（见图2案例）。
    
• Dragon Age地图：
  
  • 20智能体场景下，k=3的SOC为2,829，成功率72%。
    
• 冲突检测优化：
  
  • 混合启发式（先检测基数冲突，后使用历史冲突优先）减少高层节点扩展数47%（k=3，25智能体）。
    

主要结果

1. 算法性能：
   
   • CCBS在连续时间和几何约束下保持最优性，SOC显著低于离散时间算法（如k=3比k=2降低17.2%）。
     
   • 在密集场景中（如20智能体），k=2因计算效率更高而表现更优。
     
2. 理论贡献：
   
   • 证明CCBS的约束对（如〈i, ai, [ti, tui)〉和〈j, aj, [tj, tuj)〉）是sound的（至少一个约束在最优解中成立）。
     
   • 通过Lemma 1和Theorem 1确保算法完备性与最优性。
     

结论与价值

科学价值：
- 首次将连续时间、非均匀动作时长和几何体积智能体统一纳入MAPF框架，填补了理论空白。
- 为自动驾驶、物流机器人等需高精度时间协调的场景提供算法基础。
应用价值：
- 实验证明CCBS在复杂地图（如游戏环境）中的可行性，支持实际部署。
- 开源冲突检测机制（如基于[Guy and Karamouzas, 2015]的闭式公式）可扩展至其他运动规划任务。

研究亮点

1. 创新方法：
   
   • 结合SIPP（连续时间规划）与CBS（多智能体冲突解决），提出CCBS框架。
     
   • 设计不安全区间检测和混合启发式冲突选择，平衡计算效率与解质量。
     
2. 实验全面性：
   
   • 覆盖网格与复杂地图，验证算法在离散/连续空间中的普适性。
     
3. 开源贡献：
   
   • 提供与E-ICTS的对比代码（https://github.com/nathansttt/hog2），推动领域复现。
     

其他有价值内容

• 局限性：
  
  • 冲突检测耗时随智能体数量增长，未来需优化几何计算（如GPU加速）。
    
• 延伸方向：
  
  • 支持动态障碍物和异构智能体（不同形状/速度），进一步提升实用性。
    

（报告总字数：约1,500字）