Multi-agent Path Finding on Real Robots: First Experience with Ozobots
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10388815" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10388815 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_24" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_24</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_24" target="_blank" >10.1007/978-3-030-03928-8_24</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multi-agent Path Finding on Real Robots: First Experience with Ozobots
Popis výsledku v původním jazyce
The problem of Multi-Agent Path Finding (MAPF) is to find paths for a fixed set of agents from their current locations to some desired locations in such a way that the agents do not collide with each other. This problem has been extensively theoretically studied, frequently using an abstract model, that expects uniform durations of moving primitives and perfect synchronization of agents/robots. In this paper we study the question of how the abstract plans generated by existing MAPF algorithms perform in practice when executed on real robots, namely Ozobots. In particular, we use several abstract models of MAPF, including a robust version and a version that assumes turning of a robot, we translate the abstract plans to sequences of motion primitives executable on Ozobots, and we empirically compare the quality of plan execution (real makespan, the number of collisions).
Název v anglickém jazyce
Multi-agent Path Finding on Real Robots: First Experience with Ozobots
Popis výsledku anglicky
The problem of Multi-Agent Path Finding (MAPF) is to find paths for a fixed set of agents from their current locations to some desired locations in such a way that the agents do not collide with each other. This problem has been extensively theoretically studied, frequently using an abstract model, that expects uniform durations of moving primitives and perfect synchronization of agents/robots. In this paper we study the question of how the abstract plans generated by existing MAPF algorithms perform in practice when executed on real robots, namely Ozobots. In particular, we use several abstract models of MAPF, including a robust version and a version that assumes turning of a robot, we translate the abstract plans to sequences of motion primitives executable on Ozobots, and we empirically compare the quality of plan execution (real makespan, the number of collisions).
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2018
ISBN
978-3-030-03928-8
ISSN
0302-9743
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
290-301
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Trujillo, Peru
Datum konání akce
13. 11. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—