[发明专利]用于群组感知的多智能体运动路径规划的方法和设备

说明书

用于群组感知的多智能体运动路径规划的方法和设备。本发明涉及一种用于为多个智能体（2）规划运动路径的计算机实现的方法，包括以下步骤：‑为多个智能体（2）执行（S4）基于冲突的运动规划，其中取决于移动成本来确定用于每个智能体（2）的无冲突运动路径，‑确定（S2）一个或多个个体对象（）和一个或多个对象群组（G）的姿态和速度；‑取决于每个智能体（2）与所述一个或多个对象（）和/或所述一个或多个对象群组（G）的相互作用成本来计算（S3）移动成本。

技术领域

本发明涉及考虑多个对象和/或个体存在的多智能体系统的运动路径规划领域。

背景技术

一般而言，用于多智能体系统的路径规划方法在解耦路径规划与集中式路径规划之间进行区分。在解耦路径规划方法中，每个智能体通过避免冲突来计算其路径。由于并行计算，解耦路径规划可以相对快速地执行，但是最优性以及甚至完整性不总是得到保证。

与之相反，耦合路径规划方法考虑所有智能体的状态来搜索整个状态空间，诸如从基于A^*的算法已知的。

虽然大多数路径规划算法将对象或个体的存在考虑为运动路径的障碍物，但是更难考虑个体群组的存在，因为也应当避免单个群组的个体之间的运动路径。

发明内容

根据本发明，提供了根据权利要求1的用于在多智能体系统中的多个智能体的运动路径规划的方法，以及根据另外的独立权利要求的设备、智能体和多智能体系统。

从属权利要求中指示了另外的实施例。

根据第一方面，提供了用于为多个智能体规划运动路径的计算机实现的方法，包括以下步骤：

- 为多个智能体执行基于冲突的运动规划，其中取决于移动成本来确定用于每个智能体的无冲突运动路径，

- 确定一个或多个个体对象和一个或多个对象群组的姿态和速度；

- 取决于每个智能体与一个或多个对象和/或一个或多个对象群组的相互作用成本来计算移动成本。

以上方法涉及根据耦合路径规划方法的多智能体路径寻找问题，该方法在与多个智能体通信的中央单元中执行。中央单元获得关于多个智能体、对象和对象群组的姿态的所有信息，并确定所有多个智能体的运动路径。通过在中央单元中实行的路径规划算法，避免了一个智能体与其他智能体以及与障碍物、对象、个体和对象/个体群组的冲突。

一种常见的多智能体路径规划算法被称为基于冲突的搜索（CBS），如在G. Sharon等人的“Conflict-based search for optimal multi-agent path finding”（Proceedings of the 26th AAAE Conference on Artificial Intelligence，p. 563 to569）中公开的。

特别地，基于冲突的运动规划可以包括考虑利用为至少一个智能体定义约束的节点构建的约束树。

基本上，基于冲突的搜索是两级算法，其中高级搜索在约束树中执行，约束树的节点包括针对单个智能体的时间和位置的约束。在约束树中的每个节点处，执行低级搜索以在高级节点给出的约束下为所有多个智能体找到路径。在高级算法部分中，搜索约束树。约束树中的每个节点包含施加在每个智能体上的约束集合、单个一致的解决方案以及当前解决方案的总成本，该单个一致的解决方案包括用于每个智能体的一个路径，该路径与对于相应节点给出的约束集合相一致。

一旦通过任何合适的路径寻找算法为每个智能体找到了一致的路径，就必须通过模拟智能体沿着它们的规划路径的移动来相对于每个其他智能体的路径检查找到的路径。如果所有智能体都在没有任何冲突的情况下达到他们的目标，例如，两个智能体没有发生冲突，则约束树的节点被声明为目标节点，并且可以返回解决方案。然而，如果在执行验证时，对于两个或更多个智能体找到了冲突，则验证停止，并且节点被声明为非目标。