Multi-Robot-Path-Planning-on-Graphs

多机器人路径规划在图A *算法的解决方案

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更新2018年7月17日

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我们研究最优的多机器人路径规划问题的图表(MPP)考(最后到达时间)标准。我们实现了A *搜索算法来找到解决方案。在MPP实例,机器人是独特的标记(即。区分),仅限于一个nxn平方连通图。机器人可能从一个顶点到一个相邻的一分之一时间步没有碰撞,可能同时出现在两个机器人移动到相同的顶点或在不同的方向沿着相同的优势。MPP配方的特点是,我们允许机器人完全占领周期同步旋转。

为了解决以上问题,我们实现了A *算法寻找最优路线从给定的初始3 x3机器人位置和所需的3 x3机器人的位置。第一个算法开始构造图的连接显示了我们可能的运动。然后我们延伸它随着时间的基础图。根据时间延伸图,所有节点都dublicated在每一个步骤。这意味着如果我们有3 x3节点对于给定的示例,我们将有3个x3xts ts时间扩展图的节点数量我们设置的时间跨度分析ts = 7为我们演示。t层中的每个节点都有自己的节点(t + 1)层但连接一步远节点(t + 1)层。

引用作为

muhammet balcilar (2023)。Multi-Robot-Path-Planning-on-GraphsGitHub (https://github.com/balcilar/Multi-Robot-Path-Planning-on-Graphs)。检索

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