Emulating Centralized Control in Multi-Agent Pathfinding Using Decentralized Swarm of Reflex-Based Robots

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F20%3A00346379" target="_blank" >RIV/68407700:21240/20:00346379 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/SMC42975.2020.9283368" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/SMC42975.2020.9283368</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SMC42975.2020.9283368" target="_blank" >10.1109/SMC42975.2020.9283368</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Emulating Centralized Control in Multi-Agent Pathfinding Using Decentralized Swarm of Reflex-Based Robots

Popis výsledku v původním jazyce

Multi-agent pathfinding (MAPF) represents a core problem in robotics. In its abstract form, the task is to navigate agents in an undirected graph to individual goal vertices so that conflicts between agents do not occur. Many algorithms for finding feasible or optimal solutions have been devised. We focus on the execution of MAPF solutions with a swarm of simple physical robots. Such execution is important for understanding how abstract plans can be transferred into reality and vital for educational demonstrations. We show how to use a swarm of reflex-based Ozobot Evo robots for MAPF execution.

Název v anglickém jazyce

Emulating Centralized Control in Multi-Agent Pathfinding Using Decentralized Swarm of Reflex-Based Robots

Popis výsledku anglicky

Multi-agent pathfinding (MAPF) represents a core problem in robotics. In its abstract form, the task is to navigate agents in an undirected graph to individual goal vertices so that conflicts between agents do not occur. Many algorithms for finding feasible or optimal solutions have been devised. We focus on the execution of MAPF solutions with a swarm of simple physical robots. Such execution is important for understanding how abstract plans can be transferred into reality and vital for educational demonstrations. We show how to use a swarm of reflex-based Ozobot Evo robots for MAPF execution.

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)

Projekt

<a href="/cs/project/GA19-17966S" target="_blank" >GA19-17966S: intALG-MAPFg: Inteligentní algoritmy pro zobecněné varianty multi-agetního hledání cest</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics

ISBN

978-1-7281-8526-2

ISSN

2168-2216

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

3998-4005

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Toronto / Virtuální

Datum konání akce

11. 10. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—