An Analysis of Constraint-Based Multi-Agent Pathfinding Algorithms
作者: Hannah Lee, James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato
分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2025-11-23
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
通过约束分类指导多智能体路径规划算法设计，提升问题求解效率与方案质量
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多智能体路径规划 约束搜索 基于冲突的搜索 机器人运动规划 约束分类
📋 核心要点
- 现有多智能体路径规划算法在不同场景下性能差异大，缺乏统一的约束选择标准。
- 论文通过对约束进行分类（保守型/激进型），分析其对搜索行为的影响，为算法设计提供指导。
- 实验表明，激进型约束在高智能体密度或高分辨率下更有效，保守型约束在成功求解时能提供更高质量的解。
📝 摘要（中文）
本研究旨在通过约束分类指导多智能体路径规划(MAPF)和多机器人运动规划(MRMP)算法的设计，基于约束对约束搜索算法进行选择。我们将约束分为保守型和激进型，并深入研究它们在搜索中的行为，重点关注原始的基于冲突的搜索(CBS)和带有优先级的基于冲突的搜索(CBSw/P)。在具有不同分辨率的混合网格-路标表示下，我们观察到，随着智能体数量或分辨率的增加，激进型（优先级约束）公式倾向于解决更多的实例，而保守型（运动约束）公式在两者都成功时产生更强的解决方案质量。研究结果被综合到一个决策流程图中，帮助用户选择合适的约束。建议扩展到多机器人运动规划(MRMP)，强调在问题、解决方案和表示特征之外，考虑拓扑特征的重要性。该研究的全面探索，包括原始数据和地图性能，可在我们的公共GitHub存储库中找到。
🔬 方法详解
问题定义：多智能体路径规划（MAPF）旨在为多个智能体找到从起点到终点的无碰撞路径。现有方法在不同场景下表现各异，缺乏对约束类型与算法性能之间关系的深入理解，导致难以针对特定问题选择合适的算法和约束策略。
核心思路：论文的核心思路是将约束分为“保守型”和“激进型”，并分析这两种约束类型对基于冲突搜索（CBS）算法性能的影响。通过理解不同约束类型在不同场景下的行为，为算法设计者提供选择约束的指导，从而提升MAPF问题的求解效率和方案质量。
技术框架：论文采用基于冲突的搜索（CBS）框架，并重点研究了两种约束策略：1) 运动约束（保守型），避免智能体在同一时间占用同一位置；2) 优先级约束（激进型），强制一个智能体优先通过某个位置。通过在不同分辨率的混合网格-路标表示下进行实验，分析了这两种约束策略在不同智能体数量和地图复杂度下的性能表现。
关键创新：论文的关键创新在于对约束进行分类，并分析其对搜索行为的影响。以往的研究主要集中在优化搜索算法本身，而忽略了约束选择的重要性。通过对约束进行分类和分析，论文为算法设计者提供了一种新的视角，可以根据具体问题选择合适的约束策略，从而提升算法的性能。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 约束类型的定义：保守型约束（运动约束）旨在避免冲突，而激进型约束（优先级约束）旨在解决冲突；2) 实验场景的设计：通过改变智能体数量和地图分辨率，模拟不同的问题复杂度；3) 性能指标的选择：采用求解成功率和解的质量作为评价指标。
📊 实验亮点
实验结果表明，在智能体数量较少或地图分辨率较低的情况下，保守型约束能够提供更高质量的解。然而，随着智能体数量或地图分辨率的增加，激进型约束的求解成功率更高。论文还提供了一个决策流程图，帮助用户根据具体问题选择合适的约束策略。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于仓库机器人、自动驾驶、游戏AI等领域。通过选择合适的约束策略，可以提高多智能体系统的运行效率和安全性，降低系统成本，并提升用户体验。未来的研究可以进一步探索更复杂的约束类型和更智能的约束选择策略。
📄 摘要（原文）
This study informs the design of future multi-agent pathfinding (MAPF) and multi-robot motion planning (MRMP) algorithms by guiding choices based on constraint classification for constraint-based search algorithms. We categorize constraints as conservative or aggressive and provide insights into their search behavior, focusing specifically on vanilla Conflict-Based Search (CBS) and Conflict-Based Search with Priorities (CBSw/P). Under a hybrid grid-roadmap representation with varying resolution, we observe that aggressive (priority constraint) formulations tend to solve more instances as agent count or resolution increases, whereas conservative (motion constraint) formulations yield stronger solution quality when both succeed. Findings are synthesized in a decision flowchart, aiding users in selecting suitable constraints. Recommendations extend to Multi-Robot Motion Planning (MRMP), emphasizing the importance of considering topological features alongside problem, solution, and representation features. A comprehensive exploration of the study, including raw data and map performance, is available in our public GitHub Repository: https://GitHub.com/hannahjmlee/constraint-mapf-analysis