连续时间多智能体路径规划引入时间裕度提升执行成功率

Sabino Roselli、Alvin Combrink、Ze Zhang 将 anytime-optimal 连续时间 MAPF 求解器 AOC-CBS 接入基于模型预测控制的车队协调框架，在 21 至 40 个智能体的 MovingAI 拥堵算例上评测，发现不加干预时只有部分算例能完成执行；引入时间或空间裕度可提高执行成功率，代价是调度 sum-of-costs 小幅上升。 论文指出，空间膨胀对调度成本几乎无影响，但对执行成功率提升有限，且在已有时间裕度时不再叠加效果。作者认为连续时间 MAPF 求解器给出的调度在真实控制器下可能难以执行。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。