RHCR：项目核心功能/场景

RHCR：项目核心功能/场景

RHCR An efficient solver for lifelong Multi-Agent Path Finding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rh/RHCR

RHCR 是一种针对终身多 Agent 路径规划的高效算法，旨在为大量 Agent 规划无碰撞路径，这些 Agent 常处于新的目标位置。RHCR 算法每 h 时间步调用一次 Windowed MAPF 解算器，仅解决接下来 w 时间步（w >= h）的碰撞问题。更多细节可以在 AAMAS 2020 的扩展摘要[1]和 AAAI 2021 的完整论文[2]中找到。

项目介绍

在大型仓库中，多 Agent 路径规划问题尤为重要，RHCR 应运而生，致力于解决这一复杂问题。RHCR 算法通过滚动时间窗口的方式来动态调整路径规划，确保 Agent 们能在不断变化的目标位置中有效地规划出无碰撞路径。

项目技术分析

RHCR 算法基于 Windowed MAPF（多 Agent 路径规划）求解器，每 h 时间步进行一次 replanning，确保在 w 时间步内无碰撞。该算法采用了灵活的求解器，包括 WHCA、ECBS 和 PBS，可以根据不同的应用场景进行调整。

项目依赖外部库 BOOST，可以通过以下命令在 Linux 系统中轻松安装：

sudo apt install libboost-all-dev

安装完成后，使用 CMake 进行编译：

cmake .
make

然后，可以通过以下命令运行代码：

./lifelong -m maps/sorting_map.grid -k 800 --scenario=SORTING --simulation_window=5 --planning_window=10 --solver=PBS --seed=0

在排序中心地图上运行 RHCR 算法，或者使用以下命令：

./lifelong -m maps/kiva.map -k 100 --scenario=KIVA --simulation_window=1 --solver=ECBS --suboptimal_bound=1.5 --dummy_path=1 --seed=0

在 KIVA 地图上运行 ECBS 算法。

参数说明如下：

• m: 地图文件
• k: Agent 数量
• scenario: 模拟场景（每个场景对应不同的任务分配器）
• simulation_window: 重规划周期 h
• planning_window: 规划窗口 w
• solver: Windowed MAPF 求解器
• seed: 随机种子

更多参数细节可以通过以下命令查看：

./lifelong --help

项目技术应用场景

RHCR 算法广泛应用于大型仓库和物流中心，如自动化拣选系统、智能仓储等。以下是几个典型的应用场景：

1. 自动化拣选系统：在自动化拣选系统中，多个机器人需要在仓库内移动，以拣取商品并运输到指定位置。RHCR 算法能够确保这些机器人在移动过程中不会发生碰撞。

2. 智能仓储：在智能仓储中，Agent 需要根据订单动态规划路径，以最高效的方式完成任务。RHCR 算法可以根据实时情况调整路径，提高仓储效率。

3. 物流配送：在物流配送过程中，多个配送机器人需要在复杂的城市环境中规划路径。RHCR 算法可以帮助这些机器人避免碰撞，提高配送效率。

项目特点

1. 动态调整：RHCR 算法能够根据实时情况动态调整路径，确保 Agent 们在移动过程中不会发生碰撞。

2. 灵活配置：算法支持多种 Windowed MAPF 求解器，可以根据不同的应用场景和需求进行调整。

3. 高性能：RHCR 算法在大型仓库环境中表现优异，能够有效提高仓储效率和机器人运行效率。

4. 易于部署：项目依赖的外部库易于安装，编译过程简单，便于用户快速部署和使用。

总结，RHCR 算法作为一款高效的多 Agent 路径规划算法，在大型仓库和物流中心中具有广泛的应用前景。通过滚动时间窗口的方式，RHCR 算法能够确保 Agent 们在动态变化的环境中规划出无碰撞路径，提高作业效率。如果您正在寻找一款适用于多 Agent 路径规划的算法，RHCR 将是您的不二选择。

RHCR An efficient solver for lifelong Multi-Agent Path Finding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rh/RHCR